【摘 要】
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在临床医学领域,传统的心音听诊是常用的心血管疾病诊断方式,存在着主观判断性。心音信号包含着人体丰富的病理信息。研发一套心音电子采集系统并结合决策树融合算法对其进行分析,可高效率的区分正常心音信号和异常心音信号,这对临床诊断具有重要意义。本课题设计了一套基于WiFi无线技术和LabVIEW可存储实时显示的电子心音采集系统。心音传感器拾音部分（胸件）可用来采集心音信号,并利用内置9767P电容式驻极体
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在临床医学领域,传统的心音听诊是常用的心血管疾病诊断方式,存在着主观判断性。心音信号包含着人体丰富的病理信息。研发一套心音电子采集系统并结合决策树融合算法对其进行分析,可高效率的区分正常心音信号和异常心音信号,这对临床诊断具有重要意义。本课题设计了一套基于WiFi无线技术和LabVIEW可存储实时显示的电子心音采集系统。心音传感器拾音部分（胸件）可用来采集心音信号,并利用内置9767P电容式驻极体转换元件将声信号转换为电信号,微弱的电信号通过阻抗变换器与设计的采集电路连接,经过STM32单片机内置的A\D转换后,由ESP8266模块以WiFi方式上传至上位机,完成下位机的采集部分。编译LabVIEW程序,采集得到的心音信号经过数字滤波后以文本的形式存储,并实时显示在上位机上。心音信号的预处理主要包括db6软阈值小波去噪和归一化香农能量提取心音包络,完成心音信号的分段,提取得到了第一心音和第二心音的时间门图。心音信号的分类选用了三种算法来研究,分别为逻辑回归算法、GBDT算法、逻辑回归和GBDT融合算法,其中逻辑回归和GBDT融合算法是决策树融合算法。对提取的心音信号进行EMD分解,能把复杂的心音信号分解为有限个本征模函数（IMF）,利用近似熵算法得到心音信号的特征值,将心音信号特征值的80%作为训练集,20%作为测试集输入到三种算法中对心音信号进行分类识别,获得不同的ROC曲线模型图。利用AUC曲线分析,得到三种算法对心音信号识别的准确率分别为0.77、0.90、0.95。根据AUC曲线预测模型分类器的标准,AUC取值越接近1.0,其准确性越高,由此可得出结论:三种算法均适用于心音信号的分类识别,其中,决策树融合算法对心音信号分类准确性可以达到0.95,对研究心血管疾病具有重要意义。
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