The invention discloses a heart sound segmentation method which automatically extracts heart sound envelope features. First, the heart sound signal is preprocessed; the segmented label of the preprocessed heart sound signal is extracted by the ECG signal, and the depth learning neural network is constructed by using the segmented label as the output result, and the heart sound signal after the preprocessing is used. Training the deep learning network, and preprocessing the heart sound signal to be segmented and input into the trained depth learning network to get the final result of heart sound segmentation; the invention has high segmentation precision and equal to the artificial segmentation precision, which can replace artificial segmentation and the segmentation precision is up to 94% 98%.
【技术实现步骤摘要】
一种自动提取心音包络特征的心音分段方法
本专利技术涉及心音分段领域,具体涉及一种自动提取心音包络特征的心音分段方法。
技术介绍
心脏检测和分析是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。传统的心脏听诊技术是医师评估心脏存在病变及功能状态的最基本的方法之一。虽然人耳对中高频段和较大强度的心音可较好的分辨,但是对那些有重要诊断意义的低频心音及强度小的心音常不能分辨,人耳先天的局限和听诊者的临床经验在很大程度上影响了听诊的准确度,而且不能给出定量分析的结果。心电图检查是心脏变时性和变传导性的最佳监测方法,但也不能用来监测心脏的变力性。心音却可以反映出先天心脏瓣膜受损、心电传导组织病变引起的心脏机械活动障碍等异常。另外,某些心血管系统的病变在导致心音图出现异常前,首先导致心脏杂音和心音变异。心音检查有无创性、重复性好的优点,具有心电图、超声心动图不可取代的诊断优势,因此,对心音的分析愈来愈引起了广大研究工作者的关注。心脏收缩舒张时产生的声音,可用耳或听诊器在胸壁听到,亦可用电子仪器记录下来(心音图)。可分为第一心音(S1)第二心音(S2)。每一心动周期可产生四个心音,通常能听到的是第一和第二心音。第一心音发生在心缩期,标志心室收缩期的开始。于心尖搏动处(前胸壁第5肋间隙左锁骨中线内侧)听得最清楚。其音调较低(40~60赫兹),持续时间较长(0.1~0.12秒),较响。其产生的原因:一是由于心室收缩时,血流急速冲击房室瓣而折返所引起的心室壁振动;二是由于房室瓣关闭,瓣膜叶片与腱索紧张等引起的振动;三是血液自心室射出撞击主动脉壁和肺动脉壁引起的振动。心室收缩力愈强,第一 ...
【技术保护点】
一种自动提取心音包络特征的心音分段方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:对心音信号进行预处理;步骤2:利用心电信号提取所述预处理后心音信号的分段标签;步骤3:将分段标签作为最终输出结果构建深度学习神经网络;步骤4:利用所述预处理后的心音信号对所述深度学习网络进行训练;步骤5:将待分段的心音信号进行预处理后输入训练后的深度学习网络中,得到最终心音分段结果。
【技术特征摘要】
1.一种自动提取心音包络特征的心音分段方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:对心音信号进行预处理;步骤2:利用心电信号提取所述预处理后心音信号的分段标签;步骤3:将分段标签作为最终输出结果构建深度学习神经网络;步骤4:利用所述预处理后的心音信号对所述深度学习网络进行训练;步骤5:将待分段的心音信号进行预处理后输入训练后的深度学习网络中,得到最终心音分段结果。2.根据权利要求1所述的一种自动提取心音包络特征的心音分段方法,其特征在于:所述步骤1中,预处理的具体步骤为:S101:对心音信号进行重采样,降低所述心音信号的频率;S102:利用5阶巴特沃斯带通滤波器对所述心音信号进行滤波,并对滤波后的心音信号进行归一化处理,归一化函数如下:其中,X表示所述心音信号的序列,Xmin表示所述心音信号序列的最小值,Xmax表示所述心音信号序列的最大值。3.根据权利要求1所述的一种自动提取心音包络特征的心音分段方法,其特征在于:所述步骤2的具体步骤如下:S201:对所述心电信号进行预处理;S202:在所述预处理后的心电信号中寻找R-peak和T-waveend的位置;S203:利用所述R-peak和T-waveend的位置寻找所述预处理后心音信号中的第一心音S1和第二心音S2的位置,所述R-peak的位置对应于第一心音S1的位置,所述T-waveend的位置对应于第二心音S2的位置;S204:利用所述第一心音S1和第二心音S2的位置生成分段标签。4.根据权利要求3所述的一种自动提取心音包络特征的心音分段方法,其特征在于:所述步骤S204中,所述分段标签生成的具体内容为:S2101:根据心音信号包络图的自相关系...
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