基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术提供了一种基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法及系统，其中方法包括：同时获取混合心肺音信号和心电信号；对获取的所述混合心肺音信号中的噪声干扰信号进行消除；基于获取的所述心电信号，对所述心电信号中的心音进行定位，标记出心音区域；根据所述心音区域，对消除了噪声干扰后的所述混合心肺音信号进行心音滤除，提取纯净的肺音信号。同时提供了一种相应的提取肺音设备。本发明专利技术能有效滤除心音信号，得到纯净的肺音信号，为后续的肺音分析带来便利。分析带来便利。分析带来便利。

【技术实现步骤摘要】
基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及生理音处理
，具体地，涉及一种基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]呼吸系统疾病是现代社会危害人民健康的常见疾病之一。做好呼吸系统疾病的防治、护理和康复对提高呼吸系统疾病患者的生活质量非常重要。肺音是呼吸系统健康监护的重要指标，能够反映肺部组织、气管及胸壁等传播媒介的声学特性，从而反应其肺部组织的生理及病理信息。目前主要通过对肺音的听诊来获得肺音信号。
[0003]肺音信号及心音信号是微弱的生理信号，在听诊器采集肺音信号时，放置于胸腔表面的听诊器采集到的肺音信号往往与心音信号混合在一起。心音所带来的干扰加大了医务人员的听诊难度，心音信号的干扰给肺音信号分析带来了严峻的挑战，由此，为了更好地进行肺音信号分析，需要对采集到的混合心肺音信号进行心肺音分离，滤除心音，提取肺音。
[0004]心肺音在时域和频域中一定程度的叠加使得混合心肺音信号的心音滤除成为一个具有挑战的任务。目前的滤除心音的方法主要基于盲源分离，此类方法在分离过程中容易受到奇异点的影响，没有利用心音信号的时序结构，心音滤除的效果不稳定，不利于实际应用。因此，如何有效利用心音信号的时序结构进行有效的心音滤除提取肺音是拟解决的关键问题。
[0005]目前没有发现同本专利技术类似技术的说明或报道，也尚未收集到国内外类似的资料。

技术实现思路

[0006]本专利技术针对现有技术中存在的上述不足，提供了一种基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法、系统及设备。
[0007]根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法，包括：
[0008]同时获取混合心肺音信号和心电信号；
[0009]对获取的所述混合心肺音信号中的噪声干扰信号进行消除；
[0010]基于获取的所述心电信号，对所述心电信号中的心音进行定位，标记出心音区域；
[0011]根据所述心音区域，对消除了噪声干扰后的所述混合心肺音信号进行心音滤除，提取纯净的肺音信号。
[0012]可选地，所述同时获取混合心肺音信号和心电信号，包括：
[0013]同时获取混合心肺音原始信号和心电原始信号；
[0014]将获取的所述混合心肺音原始信号和所述心电原始信号依次经过信号放大以及模数转换处理后，得到相应的混合心肺音信号和心电信号。
[0015]可选地，所述对获取的所述混合心肺音信号中的噪声干扰信号进行消除，包括：
[0016]采用维纳滤波的方法，对所述混合心肺音信号中的噪声干扰信号进行消除。
[0017]可选地，所述噪声干扰信号包括：电噪声和环境噪声。
[0018]可选地，所述基于获取的所述心电信号，对所述心电信号中的心音进行定位，标记出心音区域，包括：
[0019]对获取的所述心电信号进行信号分段；
[0020]计算所述心电信号中每段数据的香农熵，并将计算得到的所述香农熵与预设阈值进行比较，当所述香农熵大于所述预设阈值时，定位出心音成分；
[0021]根据定位出的所述心音成分，将所述心音成分所对应的数据段标记为心音区域。
[0022]可选地，所述对获取的所述心电信号进行信号分段，包括：
[0023]信号分段时保证每段信号长度保持一致。
[0024]可选地，所述计算所述心电信号中每段数据的香农熵的方法，包括：
[0025]首先，计算出每段信号x的概率密度函数p(x)为：
[0026][0027]其中，M为心电信号的信号长度，{X1,X2,...,X
M
}为心电信号，K为高斯核函数，h为高斯核带宽；
[0028]然后，通过概率密度函数p(x)计算香农熵H(p)为：
[0029][0030]可选地，所述根据所述心音区域，对消除了噪声干扰后的所述混合心肺音信号进行心音滤除，提取纯净的肺音信号，包括：
[0031]根据所述心音区域，对所述混合心肺音信号进行分段，判断每段心肺音信号是否为心音区域；
[0032]对所述心肺音信号的心音区域进行心音滤除，并将得到的信号与其他无心音区域的心肺音信号进行整合，得到纯净的肺音信号。
[0033]可选地，所述根据所述心音区域，对所述混合心肺音信号进行分段，判断每段心肺音信号是否为心音区域，包括：
[0034]将所述心音区域的心音时序信息同步到所述混合心肺音信号；
[0035]对所述混合心肺音信号按照所述心音区域进行分段，并判断每段心肺音信号是否为心音区域。
[0036]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种基于心电信号的滤除心音提取肺音的系统，包括：
[0037]声音信号获取模块，该模块用于同时获取混合心肺音信号和心电信号；
[0038]噪声干扰消除模块，该模块用于对获取的所述混合心肺音信号中的噪声干扰信号进行消除；
[0039]心音区域分割模块，该模块基于获取的所述心电信号，对所述心电信号中的心音进行定位，标记出心音区域；
[0040]肺音信号提取模块，该模块根据所述心音区域，对消除了噪声干扰后的所述混合
心肺音信号进行心音滤除，提取纯净的肺音信号。
[0041]根据本专利技术的第三个方面，提供了一种提取肺音设备，包括用户终端；其中：
[0042]所述用户终端包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时可用于执行上述任一项所述的方法，或，运行上述的系统。
[0043]可选地，该设备还包括声音收集设备，所述声音收集设备用于收集混合心肺音信号和心电信号。
[0044]可选地，所述声音收集设备，包括：麦克风和传感器；其中，所述麦克风用于收集所述混合心肺音信号，所述传感器用于收集所述心电信号。
[0045]由于采用了上述技术方案，本专利技术与现有技术相比，具有如下至少一项的有益效果：
[0046]本专利技术提供的基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法、系统及设备，能够有效利用心电信号中存在的心音信号的时序信息，定向地对混合心肺音信号进行心音滤除，获得纯净的肺音信号，提高了心音滤除效果的稳定性和可靠性，具有更好的实际应用效果。
附图说明
[0047]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0048]图1为本专利技术一实施例中基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法的工作流程图；
[0049]图2为本专利技术一优选实施例中获取混合心肺音信号和心电信号的工作示意图；
[0050]图3为本专利技术一优选实施例中对电信号中的心音进行定位的工作示意图；
[0051]图4为本专利技术一优选实施例中对混合心肺音信号进行心音滤除的工作示意图；
[0052]图5为本专利技术一实施例中基于心电信号的滤除心音提取肺音的系统的系统结构框图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法，其特征在于，包括：同时获取混合心肺音信号和心电信号；对获取的所述混合心肺音信号中的噪声干扰信号进行消除；基于获取的所述心电信号，对所述心电信号中的心音进行定位，标记出心音区域；根据所述心音区域，对消除了噪声干扰后的所述混合心肺音信号进行心音滤除，提取纯净的肺音信号。2.根据权利要求1所述的基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法，其特征在于，所述同时获取混合心肺音信号和心电信号，包括：同时获取混合心肺音原始信号和心电原始信号；将获取的所述混合心肺音原始信号和所述心电原始信号依次经过信号放大以及模数转换处理后，得到相应的混合心肺音信号和心电信号。3.根据权利要求1所述的基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法，其特征在于，所述对获取的所述混合心肺音信号中的噪声干扰信号进行消除，包括：采用维纳滤波的方法，对所述混合心肺音信号中的噪声干扰信号进行消除。4.根据权利要求3所述的基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法，其特征在于，所述噪声干扰信号包括：电噪声和环境噪声。5.根据权利要求1所述的基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法，其特征在于，所述基于获取的所述心电信号，对所述心电信号中的心音进行定位，标记出心音区域，包括：对获取的所述心电信号进行信号分段；计算所述心电信号中每段数据的香农熵，并将计算得到的所述香农熵与预设阈值进行比较，当所述香农熵大于所述预设阈值时，定位出心音成分；根据定位出的所述心音成分，将所述心音成分所对应的数据段标记为心音区域。6.根据权利要求5所述的基于心电信号的滤除心音提取肺音的方法，其特征在于，还包括如下任意一项或任意多项：
‑
所述对获取的所述心电信号进行信号分段，包括：信号分段时保证每段信号长度保持一致；
‑
所述计算所述心电信号中每段数据的香农熵的方法，包括：首先，计算出每段信号x的概率密度函数p(x)为：其中，M为心电信号的信号长度，{X1，X2，...，X
M
}为心电信号，K为高斯核函...

【专利技术属性】
技术研发人员：李永福，张晴，黄华杰，连勇，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：