心音

摘要： 为提高心音信号识别的高效性,论文将特征选择后的参数进行降维处理,得到计算成本降低且识别率满足需求的心音识别模型。首先使用小波包分解和功率谱估计计算心音参数,接下来使用4种方法进行特征选择,通过比较识别率,找出能较好反映心音本质特征且具有差异性的参数,最后再将特征选择得到的参数分别用主成分分析法和线性判别分析法进行降维处理,并分别计算降维处理后的识别率。210例样本的识别测试结果表明,降维后的信号识别率达到92.9%,证明该方法能在降维的基础上保证足够的识别率。

摘要： 电子听诊器在心血管疾病诊断中具有重要的作用,心音听诊电路是电子听诊器的核心。为加强实验的工程实践性,将心音听诊电路设计引入实验教学。该实验通过自制传感器、设计和制作心音信号调理、功率放大电路完成心音信号的采集和播放。该实验具有综合性和实用性,能够作为高校电子电路教学的实验项目。实践表明,该实验能够激发学生的学习兴趣,学生通过实验不仅可以提高电路设计能力,还能加深对理论知识的理解,提高对知识的综合运用能力和动手能力。

摘要： 为研究青年高校教师心脏储备情况,使用运动登梯心音图试验法对重庆某高校 30 名青年教师进行试验,用运动心力检测仪分别测量他们在安静状态下、全运动量的 1/4、1/2、3/4 和全运动量后,以及休息 1 分钟、3 分钟、5 分钟即刻共 240 个心音图进行研究,采用 D/S 比值指标评估测定结果,结果表明:(1) 有 40% 的青年教师心脏处于健康状态和良好状态的,其余 60.0% 处于亚健康(1.3 ≤ D/S<1.5)和病理状态(1.0 ≤ D/S<1.3);(2)心脏健康状态和良好状态的青年教师中,男性有 7 人,占比 46.7%,女性有 5 人,占比 33.3%。(3) 青年教师可通过 D/S 比值评价心脏状态以确定心脏是否健康,可广泛在心脏状态监测方面加以应用。

摘要： 心音信号在采集过程中,易受到干扰混入噪声,常采用小波变换进行心音信号的去噪处理.传统的小波阈值去噪,未根据心音和噪声的特性选择阈值,导致去噪效果不甚理想.针对小波阈值选择问题,提出基于小波熵的自适应阈值选择方法.基于小波熵阈值、极大极小阈值和固定阈值,分别对正常心音、第二心音分裂和含S4的心音信号去噪仿真分析.结果表明,在同信噪比条件下,本文算法的输出信噪比较大而均方根误差较低,该算法的去噪效果优于其他两种小波阈值去噪算法.

摘要： 首先对心音采集使用的传感器进行选择,确定选用HKY-06B+传感器获取心音信号,然后设计了由放大器、四阶低通滤波器、50 Hz陷波器构成的信号调理电路,并针对心音信号频率约为1.25 Hz设置模数转换器的采样率为180 Hz,随后将采集到的心音信号经过信号截取、小波分解与重构等预处理后输入隐藏层层数为10的ANN网络中.经测试,模型对测试集数据的预测准确率为87.1％,装置对于检测和分析人体心脏的健康状况具有一定意义.

摘要： 针对心音特征具有随其可分割性而改变的性质,提出一种基于心音分割的自适应特征提取算法,进而创建一种创新型的心脏病诊断系统。其创新点主要体现在:基于短时修正希尔伯特变换的第一复杂心音(CS1),第二复杂心音(CS2)或完整心音(CS)的自适应分割提取;基于分割心音的自适应频率特征FF1或FF2提取;基于主成分分析的多尺度特征[γ11、γ12]和[γ21、γ22、γ23]降维处理。实现此研究目标的2个阶段概括为:① 自动统计分析两个连续峰值之间的时间间隔,以此来确定心音的可分割特性;② 基于心音分割的自适应特征提取以及降维处理。通过在线数据库和临床数据库中提取的心音特征的散点图对系统性能进行初步评估验证。

摘要： 人们一直在思考一个问题,什么是爱?我们理解的爱就是伸出一千只手去帮助别人。带着这份对爱的理解,北京大学肿瘤医院康复科创建了"心音坊"公益项目,希望用音乐抚慰癌症患者和家属的心灵,让他们在嘈杂的就诊环境中找到一个温馨、有爱绽放的角落。"心音坊"自2015年底成立以来,得到了社会各界爱心人士的支持,招募到上百名音乐演奏者给患者和家属提供志愿服务,有获国际音乐大奖的海归人员,有留学生.

摘要： 文章介绍了一个嵌入式心音信号采集系统实验项目的 设计过程.首先对心音信号采集系统进行了需求分析和功能建模,然后重点介绍了心音传感、调理电路、控制电路以及上位机信号显示与存储等功能的设计与实现过程.该实验项目的 设计与实现旨在促进对学生自学能力、逻辑思维能力以及创新实践能力的培养.

摘要： 心音是心脏机械运动所产生的振动信号,能够直接反映心脏血流动力的改变,本文综述了心音在慢性心力衰竭中的应用研究进展,包括心音在左心室功能障碍评估与慢性心衰辅助诊断、慢性心衰分型鉴别、心衰治疗指导和预后预测方面的应用,最后梳理了心音在心血管疾病中的研究现状,展望了未来的研究方向和趋势,为心音在临床诊疗中的应用提供参考.

摘要： 在生理学和临床医学中，心肌收缩能力和心脏储备方面的教学多半只能通过动物和离体心肌实验来进行，据悉，目前尚无同时具有无创、敏感性和特异性高、客观量化、简便、快速、费用低、可重复采用、适于病床旁和运动现场使用等特点的在体心肌收缩能力和心脏储备测量和评估方面的教学系统。现就计算机辅助心脏储备和心音教学系统的特点及应用进行浅谈。

摘要： 本文阐述了利用短时傅立叶变换(STFT)分析先天性心脏病(CHD)人的心音信号和正常人的心音信号,对这两种心音信号进行变换后的心音图(PCG)做了对比研究.研究表明经过短时傅立叶变换分析能有效识别先天性心脏病人的心音信号.并且先天性心脏病人的心音信号在经过短时傅立叶变换后的时频图中,其能量较集中,动态范围变化较小,有较好的聚类特性.

摘要： 该文详细地介绍了心音动态检测系统的工作原理和实现方法，具体地分析了心音动态检测系统在医学上的应用，通过该文可以了解到传统的心音检测和上前心音检测的区别和效果。

摘要： 基于多路心音的心音强度识别方法，包括同步采集并同步记录心电图和多路心音图，分别识别每个心动周期的心电特征，根据每个心电特征对应寻找每一路心音图的心音特征，心电R波定位第一心音S1；对M区心音图分别每一个心动周期内获取MS1，以M区的MS1与M1正常幅值相比，若MS1>M1正常幅值,则认为当前心动周期S1增强；若MS1S1在正常范围内，则认为当前心动周期S1正常。本发明具有能够自动识别心音强度及变化趋势，适于家用监测。

摘要： 基于多路心音的心音传感器位置纠错方法，包括以下步骤：同步采集并同步记录心电图和多路心音图，每路心音图与各自的听诊区对应，分别识别每个心动周期的心电特征，根据心电特征对应寻找每一路心音图的心音特征，识别心音传感器是否位于正确的听诊区。本发明具有能够识别每个心音传感器是否位于正确的心音听诊区，适合家用监测心脏状态的优点。

摘要： 多路心音的心音传感器位置识别纠正方法，包括以下步骤：同步采集并同步记录心电图和多路心音图，每路心音图与各自的听诊区对应；识别每个心动周期的心电特征，根据心电特征对应寻找每一路心音图的心音特征；分别获取每个心音听诊区的每个S1的强度和每个S2的强度,对同一个心动周期，根据S1强度和S2强度判断心音图是否与其听诊区正确对应。本发明具有能够同时监控心电、和多路心音信号，初步识别心脏机能，适合家用监测心脏状态的优点。

摘要： 本发明公开了一种第二心音部分缺失心音信号的心率计算方法，包括以下步骤：对采集的心音信号进行滤波去噪；对滤波去噪后的心音信号进行二值化处理；根据二值化处理结果分别提取第一心音S1和第二心音S2位于波峰处的坐标位置，并将两个相邻周期第一心音S1和第二心音S2坐标位置依次记为S1、S2和临S1、临S2；计算第二心音部分缺失情形下的心率，遍历完整个心音信号，得到了一系列可信的S1的坐标位置，根据公式R＝60*f/(临S1‑S1)，计算出该心音信号的实时心率。本发明对第二心音部分缺失这种情况的非规则信号进行分段，每个分段为一个心音周期，通过多次校正，最后筛选出正确的心音周期，并基于此计算心率。

摘要： 本发明公开了一种第一心音部分遗漏心音信号的心率计算方法，包括以下步骤：对采集的心音信号进行滤波去噪；对滤波去噪后的心音信号进行二值化处理；根据二值化处理结果分别提取第一心音S1和第二心音S2位于波峰处的坐标位置，并将每个周期的第一心音S1和第二心音S2的坐标位置存储在数组a[0]、a[1]、……a[n]中；计算第一心音部分遗漏情形下的心率，遍历完整个心音信号，得到了一系列可信的S1的位置，根据公式R＝60*f/(临S1‑S1)，计算出该心音信号的实时心率，本发明对第一心音有遗漏这种情况的非规则信号进行分段，每个分段为一个心音周期，通过多次校正，最后筛选出正确的心音周期，并基于此计算心率。

摘要： 基于多路心音的心音分裂识别方法，包括以下步骤：同步采集并同步记录心电图和多路心音图，分别识别每个心动周期的心电特征；根据每个心电特征对应寻找每一路心音图的心音特征，分别对于心电图中每个心动周期获取R波，获取M区心音图上与当前R波对应的S1，获取M1对应的时刻，获取T区心音图上TS1标记的S1，获得T1对应的时刻，在每个心音图中，分别对每个心动周期获取M1和T1的间隔时间TM‑T，若TM‑T=0.02S，则S1为正常的自然分裂；当某区心音图出现TM‑T>0.02S，则S1宽分裂、异常。本发明具有能够自动识别心音自然分裂或异常分裂，适于家用监测。

摘要： 本发明实施例公开了一种胎心音处理方法，用于解决现有胎心音检测设备难以有效滤除胎心音底噪的问题。本发明实施例方法包括：获取在检测胎心音时采集得到的超声回波信号；对所述超声回波信号进行处理，得到胎心音频数字信号；根据预设的滤噪系数对所述胎心音频数字信号进行去噪处理，得到滤除底噪后的胎心音频信号，所述滤噪系数通过所述胎心音检测设备空载时检测得到的空载音频信号预先确定；输出所述胎心音频信号。本发明实施例还提供一种胎心音处理装置和一种胎心音检测设备。

摘要： 本发明实施例涉及医疗器械领域，具体公开了一种听诊器、心音检测方法、心音检测器及听诊系统，包括：听诊头；音频采集模块，安装于听诊头内；模数转换模块，与音频采集模块连接；处理模块，与模数转换模块连接，处理模块用于根据数字信号，生成心音图；第一听筒；第二听筒，第二听筒的一端与第一听筒的一端转动连接，第二听筒的另一端和第二听筒的另一端间隔设置；调节装置，分别与第一听筒和第二听筒连接，调节装置用于第二听筒的另一端和第二听筒的另一端间隔的距离；音频输出模块，设置于第一听筒的另一端和/或第二听筒的另一端，并且音频输出模块与音频采集模块连接。通过上述方式，本发明实施例能够避免医生与他人面对面进行心脏听诊。

摘要： 本发明公开了一种心音段完整性判断模型及基于该模型的心音自适应分段方法，向该模型输入预处理后的心音数据，得到该心音数据的每一个心音段是否完整的结论。基于该结论就可以筛选出心音数据中的完整心音段，仅对完整心音段进行定位与分段，避免不完整心音段对心音分段带来的干扰，首先通过锚点设置预选框，然后利用卷积神经网络实现干扰去除，最后通过均值漂移聚类实现心音周期的准确定位与分段。

摘要： 本发明公开了一种区分主动脉瓣狭窄心音与正常心音方法、装置及系统，该方法包括如下步骤：S1，同步获取心音与心电信号并生成采样序列；S2，将上述采样序列通过滤波器，输出采用序列X；S3，基于同步采样的心电信号将X切分为若干心音周期Xi；S4，提取Xi的梅尔倒谱系数(MFCC)特征；S5，将Xi的特征向量输入训练好的两个高斯混合‑隐马尔可夫(GMM‑HMM)模型，并利用前向算法计算两个模型下的概率P(O|M1)与P(O|M2)；S6，比较上述两个P(O|M1)与P(O|M2)的大小，取概率大者的模型类别作为Xi的识别类别。本发明考虑了主动脉狭窄病人心音特征的多样性，且可适用于有一定背景音干扰的情况，具有较好的鲁棒性。