基于心音的慢性心力衰竭分型方法研究

发布时间：2021-01-28 03:49

　　近年来,心血管疾病始终是严重威胁人类健康的首要因素,心衰是该类疾病的终末阶段,住院率和致死率均较高。根据左室射血分数,心衰分为射血分数降低型心衰（heart failure with reduced ejection fraction,HFrEF,LVEF（27）50%）和射血分数保留型心衰（heart failure with preserved ejection fraction,HFpEF,LVEF?50%）。HFrEF的死亡率明显高于HFpEF的,且HFpEF会转变成HFrEF,因此诊断出两种心衰具有重要的临床意义。心音来自于心脏的振动,可以反映心脏的结构和功能状态。HFrEF和HFpEF心室重塑不同,引起的心音的改变也不尽相同,因此本文从心音的角度比较分析HFrEF和HFpEF特征之间的关系,探索慢性心衰分型方法。首先,本文根据《中国心力衰竭诊断和治疗指南2014》,采集了72例HFrEF、172例HFpEF患者以及98例正常人连续20分钟的心音信号,在分析了心音中混入噪声的主要类型和特征后,选择快速独立分量分析（FastICA）和小波分解进行去噪,同时去除心音中的呼吸音和高... 

【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
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英文摘要
缩写词简表
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 射血分数降低型及射血分数保留型心衰诊断研究现状
        1.2.2 心音信号的分析与分类研究现状
    1.3 主要研究内容
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究内容
    1.4 论文结构安排
2 心音信号理论知识及数据采集
    2.1 心音信号的生理基础
        2.1.1 心脏结构的组成与心音的产生机制
        2.1.2 正常心音的时频特性
        2.1.3 心衰病人的心音时频域特性
    2.2 心音数据采集
        2.2.1 心衰患者选择依据
        2.2.2 心音信号的采集
    2.3 本章小结
3 基于独立分量分析及小波分解的心音信号去噪
    3.1 小波分解去噪
    3.2 独立分量分析
        3.2.1 独立分量分析原理
        3.2.2 单路混合心音信号扩维
    3.3 独立分量分析结合小波分解的心音信号去噪
    3.4 本章小结
4 心音信号特征提取
    4.1 基于改进的维奥拉积分方法进行心音信号分段
    4.2 心音信号时域特征提取
    4.3 基于S变换的心音信号时频域特征提取
        4.3.1 S变换算法原理
        4.3.2 时频域特征提取
    4.4 基于最大Lyapunov指数的心音信号非线性分析
        4.4.1 最大Lyapunov指数算法原理
        4.4.2 非线性特征提取
    4.5 本章小结
5 基于动态聚类分析的慢性心衰分型方法研究
    5.1 心音信号特征值的选择
        5.1.1 主成分分析
        5.1.2 心音信号特征值的选择结果
    5.2 不同分类器识别结果分析
    5.3 动态聚类分析
    5.4 射血分数降低型与保留型心衰患者心音信号分类识别结果
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录
    B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于双阈值的心音快速分段算法及其应用研究[J]. 成谢锋,姚鹏飞.  计算机技术与发展. 2018(05)
[2]S1和S2共振峰频率在心音分类识别中的应用[J]. 成谢锋,陈亚敏.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2017(05)
[3]《中国心血管病报告2016》概要[J]. 陈伟伟,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,蒋立新,胡盛寿.  中国循环杂志. 2017(06)
[4]射血分数保留的心力衰竭是射血分数降低的心力衰竭的早期表现[J]. 易诗欣,黎励文.  中华心血管病杂志. 2017 (06)
[5]基于EMD和MFCC的舒张期心杂音的分类识别[J]. 李宏全,郭兴明,郑伊能.  振动与冲击. 2017(11)
[6]心脏收缩力调节对慢性心力衰竭兔心肌重构的影响[J]. 张飞飞,党懿,齐晓勇,李英肖,刘惠良,袁华兵,李榕,邢圆圆,刘阳,李莎.  中国循环杂志. 2017(04)
[7]基于改进的维奥拉积分方法提取心音信号包络[J]. 郭兴明,蒋鸿,郑伊能.  仪器仪表学报. 2016(10)
[8]基于主成分分析和重叠直方图统计的视频信号心率测量[J]. 赵彦涛,付美玲,王斌,张旭光,李小俚.  中国生物医学工程学报. 2016(03)
[9]基于S变换和局部奇异熵的心音信号识别[J]. 全雪峰.  电子技术与软件工程. 2015(15)
[10]左室舒张功能不全性心力衰竭的最新进展[J]. 罗莲,汪汉,蔡琳.  心血管病学进展. 2015(04)

博士论文
[1]若干组合优化的智能计算方法与应用研究[D]. 杨金辉.吉林大学 2008

硕士论文
[1]基于相空间去噪的心音信号递归定量分析及识别[D]. 梁庆真.重庆大学 2014
[2]射血分数保留和降低的慢性心力衰竭临床研究[D]. 刘娜娜.新疆医科大学 2014
[3]单导联和多导联环境下胎儿心电分离算法研究[D]. 占海龙.杭州电子科技大学 2014
[4]心音图在慢性收缩性心力衰竭患者中诊断价值的研究[D]. 张文波.浙江大学 2013
[5]欠定盲分离方法在心音混叠信号中的应用研究[D]. 王路飞.南京邮电大学 2012
[6]改进的快速独立分量分析及其在语音盲分离的应用研究[D]. 高巧玲.湖南师范大学 2011



本文编号：3004300