基于心音時間序列分析的瓣膜病輔助診斷方法研究.pdf

1、心音信號具有非線性及復(fù)雜性的特點，但以往的研究是將其模擬為理想的線性系統(tǒng)，再用線性方法分析，顯然用線性的方法分析非線性系統(tǒng)不足以全面展示其特征?；煦鐣r間序列是非線性系統(tǒng)的一種非常重要的運動模式，在揭示非線性過程內(nèi)在隨機性所具有的特殊規(guī)律性方面具有優(yōu)異性能，本論文擬從混沌時間序列的角度研究瓣膜病心音信號，從而更深入地顯現(xiàn)心音信號的內(nèi)在規(guī)律，以期以此方向解決心臟瓣膜病的輔助診斷問題。
　　本文首先介紹了正常心音信號與心臟瓣膜病心音信號

2、的產(chǎn)生機理，心音改變與心臟病理性變化之間的關(guān)系，心音在心臟瓣膜病診斷中的應(yīng)用。以心音信號作為研究對象，利用小波變換的濾波方法進行心音消噪，之后用Hilbert變換提取濾波后心音的包絡(luò)，然后對心音包絡(luò)信號進行自相關(guān)分析，求出其心動周期長度，利用此周期長度在濾波后的心音中截取心音片段;再利用混沌時間序列對心音信號進行分析，求出其關(guān)聯(lián)維數(shù)、最大李雅普諾夫(Lyapunov)指數(shù)等混沌特征值，定量的分析其混沌特征。
　　本文設(shè)計的心音信號

3、分析系統(tǒng)包括心音信號的采集、預(yù)處理、混沌時間序列分析都是基于LabVIEW平臺進行的，利用此系統(tǒng)對正常心音及幾種常見的心臟瓣膜病心音信號分析，結(jié)果表明，心臟是典型的混沌系統(tǒng)，正常心音與各瓣膜病信號以及各瓣膜病信號之間的混沌特征具有較明顯的差異，其中病變的心音信號的關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)較正常心音信號高，這說明病變的心音信號與正常心音信號相比，具有較高的復(fù)雜性，而各瓣膜病間的差異性也能為下一步的分類識別奠定基礎(chǔ)?；煦缣卣鲗τ谛?/p>