信号处理在现代心脏诊断中的应用及在DSP上的实现

摘要

心音信号是心脏及心血管系统机械运动状况的反应，包含着心脏以及心血管系统的生理和病理信息，被医学界广泛用于评估病人的心脏及心血管功能。由于心音的频率较低而且非常微弱，同时在人耳的听力范围之外心音还含有大量信息，而传统的心音听诊的方法受医生主观因素的影响比较大，所以传统的心音听诊并不可靠，也无法进行准确的定量分析。结合现代数字信号处理技术，通过对心音信号进行处理和分析，进而识别和提取心音特征的方法，对心血管疾病的诊断起到重要作用。本论文实现了对心音信号进行基于小波变换的去噪处理，然后通过香农能量提取心音包络并识别第一心音和第二心音的心音识别算法。
　　 心电信号(electrocardiogram，简称ECG)是最重要的生物电信号之一，能够反映人体的心脏电活动信息。T波电交替(T-wave alternans，TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象，是表征室性心律失常，特别是恶性心律失常和心源性猝死现象的具有统计学意义的指标，目前已经引起医学界的广泛注意，成为了研究的热点。随着技术的发展，T波电交替的检测已发展到微伏量级，肉眼根本无法进行识别，所以必须借助信号处理技术进行检测。本论文经过分析和研究并在DSP上实现了T波电交替的谱分析(SM)检测算法，整个过程采用physionet上的Challenge数据库进行验证。
　　 本论文不但对心音识别算法和T波电交替的SM检测算法进行实现，而且使用C语言和汇编语言将算法成功地移植到DSP上并进行了程序的优化。采用的平台为TI公司的TMS320C6713EVM板，开发环境为CCS，在其上对算法进行了评估，达到了预期的效果，为此方案应用到实际产品中奠定了坚实的基础。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 引言

第一节 课题的引入

1.1.1 信号处理

1.1.2 心脏诊断中信号处理的应用

第二节 DSP芯片

第三节 论文主要工作及内容安排

第二章 DSP程序开发

第一节 DSP程序开发介绍

2.1.1 TMS320C6713 DSP芯片

2.1.2 DSP程序编译及相关工具

2.1.3 集成开发环境CCS

2.1.4 代码和数据的定位

第二节 DSP程序优化

2.2.1 算法级优化

2.2.2 编译级优化

2.2.3 汇编级优化

第三章 心音识别在DSP上的实现

第一节 心音信号介绍

3.1.1 心音的时域特性

3.1.2 心音的频域特性

3.1.3 心音中的噪声

第二节 心音识别算法设计

3.2.1 算法流程

3.2.2 主要函数

第三节 心音去噪

3.3.1 预滤波

3.3.2 心音的小波去噪

3.3.3 在DSP上实现心音的小波去噪

第四节 心音识别

3.4.1 算法流程

3.4.2 提取包络

3.4.3 S1和S2识别

3.4.4 在DSP上的运行结果

第五节 进行代码优化

3.5.1 浮点运算转化为定点运算

3.5.2 使用固化函数优化代码

3.5.3 优化循环代码

3.5.4 数据打包优化代码

第四章 T波电交替的谱分析检测在DSP上的实现

第一节 T波电交替

4.1.1 心电信号

4.1.2 T波电交替

4.1.3 T波电交替检测算法介绍

4.1.4 12 导联系统

4.1.5 谱分析检测原理

第二节 数据加载

4.2.1 使用外接SDRAM

4.2.2 程序与数据定位

第三节 预滤波

4.3.1 去除基线漂移

4.3.2 心拍波段位置确定

第四节 检测T波电交替

4.4.1 计算交替序列

4.4.2 功率谱的计算

第五节 进行代码优化

4.5.1 算法优化

4.5.2 便用固化函数优化代码

4.5.3 使用线性汇编优化代码

第六节 DSP上TWA检测结果

第五章 总结与展望

第一节 本文总结

第二节 下一步的工作及未来展望

参考文献

致谢

个人简历

附录