基于心音時(shí)間序列分析的瓣膜病輔助診斷方法研究.pdf

1、心音信號(hào)具有非線性及復(fù)雜性的特點(diǎn)，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(shí)間序列是非線性系統(tǒng)的一種非常重要的運(yùn)動(dòng)模式，在揭示非線性過(guò)程內(nèi)在隨機(jī)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(shí)間序列的角度研究瓣膜病心音信號(hào)，從而更深入地顯現(xiàn)心音信號(hào)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(wèn)題。
　　本文首先介紹了正常心音信號(hào)與心臟瓣膜病心音信號(hào)

2、的產(chǎn)生機(jī)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(hào)作為研究對(duì)象，利用小波變換的濾波方法進(jìn)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(duì)心音包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行自相關(guān)分析，求出其心動(dòng)周期長(zhǎng)度，利用此周期長(zhǎng)度在濾波后的心音中截取心音片段;再利用混沌時(shí)間序列對(duì)心音信號(hào)進(jìn)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(jì)的心音信號(hào)

3、分析系統(tǒng)包括心音信號(hào)的采集、預(yù)處理、混沌時(shí)間序列分析都是基于LabVIEW平臺(tái)進(jìn)行的，利用此系統(tǒng)對(duì)正常心音及幾種常見的心臟瓣膜病心音信號(hào)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(hào)以及各瓣膜病信號(hào)之間的混沌特征具有較明顯的差異，其中病變的心音信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大Lyapunov指數(shù)較正常心音信號(hào)高，這說(shuō)明病變的心音信號(hào)與正常心音信號(hào)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(shí)別奠定基礎(chǔ)?；煦缣卣鲗?duì)于心