便携式心肺音检测与分析系统的设计

摘要

在心血管疾病和呼吸道疾病肆意猖獗的环境中，由于人们对心肺音前期异常未知，在医护人员确诊情况多为晚期患者。当前可用于心肺音监测技术主要有基于医用心音图仪和呼吸机，以及专业医护人员的听诊、确诊，多为人工检查，设备昂贵、效率低、操作复杂，尺寸过大难于便携。随着微机电系统技术的发展，微型集成芯片的体积小、易携带、低成本、功耗低等优点使医疗领域中实现便携式应用。
　　本论文的成果如下：
　　1.设计了便携式心肺音信号记录仪，硬件系统包括信号采集电路、预处理电路、显示模块、存储模块以及处理器，软件部分为处理器编程以及PC端的软件平台。硬件电路均集成于15cm×10cm的PCB中。
　　2.提出利用PCA-SOM（Principal Component Analysis--Self-organizing Maps）算法模型对心肺音数据进行聚类分析的方法对正、异常心肺音进行识别。
　　3.对13种心音（其中12种异常心音包括动脉导管未闭、窦性心动过速、二尖瓣关闭不全、二尖瓣狭窄、二尖瓣狭窄合并关闭不全、二联律、房颤、房间隔缺损、室间隔缺损、心包摩擦音、主动脉关闭不全和二尖瓣狭窄，正常心音（正常第三心音和正常心音）划分为1类以及13种肺音（其中异常肺音包括粗湿罗音、粗湿罗音合并中湿罗音、低调干啰音、呼吸相哮鸣、双相哮鸣、吸气相哮鸣、胸膜摩擦音、支气管呼吸音伴大湿罗音、中湿罗音以及中湿罗音合并呼气相哮鸣，3种正常呼吸音包括肺泡呼吸音、支气管肺泡呼吸音以及支气管呼吸音）进行检测实验。实验中心音样本共采集133个，其中66个样本作为学习样本，67个样本作为测试样本；肺音样本共采集了144个，其中学习样本和测试样本均为72。
　　4.在正、异常心肺音检测中，根据灵敏度、特异度和准确度三个性能评价，心音识别分别为96.61%，100%，96.97%，肺音识别分别为98.25%、80%、94.44%。

目录

声明

第一章 绪论

§1.1课题研究的背景和意义

§1.2 国内外研究现状

§1.3 本文内容安排

第二章 课题研究的相关技术原理

§2.1 心音的产生机理及听诊位置

§2.2 肺音的产生机理及听诊位置

§2.3 本章小结

第三章 系统硬件设计方案

§3.1 系统硬件设计方案

§3.2 系统抗干扰措施及实物图

§3.3 本章小结

第四章 便携式心肺音检测与分析系统软件设计

§4.1 软件开发平台

§4.2 各模块程序设计

§4.3 误差存在的初步分析

§4.4 本章小结

第五章 PCA-SOM算法检测异常心肺音

§5.1 心肺音监测特征空间构建

§5.2 关于PCA算法

§5.3 SOM神经网络聚类

§5.4 本章小结

第六章 结果与结论

§6.1 心肺音数据采集

§6.2 心肺音类型分析

§6.3 算法识别结果

§6.4 实验结论评价

§6.5 本章小结

第七章 总结与展望

§7.1 本文总结

§7.2 研究展望

参考文献

致谢

作者在攻读硕士研究生期间主要研究成果