基于心动周期估计的心音分割及异常心音筛查算法

摘要：

心脏疾病是全球发病率和死亡率最高的疾病,心音听诊可以获取心脏的机械特性及结构特征,与超声心动图、核磁共振等无创诊断技术相比具有快速、低成本和操作简单的优势.心音信号成分复杂,容易受到各种噪声和干扰的影响,听诊诊断结果容易受到医生主观性的影响,极大限制了心音听诊的应用.该文提出一种基于心动周期估计的心音分割及异常心音筛查算法,预先估计了心音的心动周期,存在随机干扰的情况下也可以正确识别信号中80%以上的心动周期,提高了算法的稳定性.同时提出了区分度良好的时域和频域特征指标,利用支持向量机建模,对异常心音的识别率可达92%.算法可辅助医生诊断,或用于家用便携式心音监护设备.

关键词：心音分割、异常心音筛查、支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：TP181;R443+.4(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61302033;北京市自然科学基金Z160003;国家重点研发计划2016YFC1304302, 2016YFC0206502, 2016YFC1303900 The National Natural Science Foundation of China61302033;The Beijing Municipal Natural Science FoundationZ160003;The National Key Research and Development Project2016YFC1304302, 2016YFC0206502, 2016YFC1303900

在线出版日期：2017-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2677-2683