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    心音信號的特征識別方法

    2019-07-08 06:53:54陳剛葉繼倫張旭陳蘋劉杰
    關(guān)鍵詞:心音收縮期峰值

    陳剛,葉繼倫,張旭,陳蘋,劉杰

    1.深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,廣東深圳518060;2.廣東省生物醫(yī)學(xué)信號檢測與超聲成像重點實驗室,廣東深圳518060;3.深圳市生物醫(yī)學(xué)重點實驗室,廣東深圳518060

    前言

    生物醫(yī)學(xué)信號是現(xiàn)在信號研究領(lǐng)域廣泛研究的熱點,如心電、腦電信號和心音信號等。根據(jù)最新的《中國心血管病報告2017》概要,指出心血管疾病在城鄉(xiāng)居民死亡占比呈逐年遞增的趨勢[1]。心血管疾病主要包括心臟病、腦血栓等,而心臟病的種類有很多,臨床上對于心臟疾病的診斷主要有心電圖、聽診、超聲等。聽診是診斷心臟疾病最簡單、直接的一種方式,而由于傳統(tǒng)聽診在準(zhǔn)確性和重復(fù)性上存在不可忽視的缺陷,近年來有許多研究者專注于研究心音信號在時域上的特征[2]。關(guān)于信號的研究主要有心音信號預(yù)處理、心音分割和心音分類3個部分組成[3]。本研究也是通過實驗室現(xiàn)有的心音信號采集裝置,實現(xiàn)心音信號的采集,將采集的離散數(shù)字信號保存到電腦端,用算法實現(xiàn)對心音信號的去噪處理,以及S1、S2心音分割和心音分類。

    1 信號預(yù)處理

    1.1 小波閾值去噪

    心音信號是人體非常微弱的生理信號,在實際的采集過程中,會夾雜著許多噪聲,這些噪聲會影響研究者對信號分析的準(zhǔn)確性。這些噪聲主要包括外界環(huán)境的吵鬧聲、采集設(shè)備自帶的噪聲,以及志愿者在采集過程中的動作、呼吸等帶來的噪聲。心音是一種周期性的時變信號,信號的主要頻段集中在0~600 Hz。由于心音信號的帶寬范圍很大,噪聲源的頻率和有效信號的頻率出現(xiàn)疊加區(qū)域,常規(guī)的高通濾波和低通濾波都無法將噪聲完全濾除掉,甚至還會削弱有效的信號。由于小波分析的子帶濾波特性,將采用小波分解與重構(gòu)的方法對信號進(jìn)行濾波處理[4]。

    小波變換對信號去噪其實是對傅里葉的進(jìn)一步改進(jìn),小波變換的優(yōu)勢是可以同時對信號的頻域和時域進(jìn)行分析[5-7]。小波變換的含義是把某一段基本小波的函數(shù)作位移τ后在不同尺度α下,與待分析信號X(t)做內(nèi)積,即:

    式中,α >0,稱為尺度因子,其作用是對基本小波函數(shù)?(t)作伸縮。小波去噪原理是由于其具有良好的時頻局部性,保留主要由信號控制的小波系數(shù),發(fā)現(xiàn)并去掉噪聲控制的小波系數(shù)。本研究對于采樣率為4 000 Hz的心音信號進(jìn)行7層小波分解,分解系數(shù)和信號的頻段對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

    表1 小波分解分量對應(yīng)表(Hz)Tab.1 Wavelet decomposition component correspondence table(Hz)

    由于有效信號集中在50~250 Hz,本研究采取的方式是將高頻段d1、d2、d3系數(shù)置零,低頻段系數(shù)采樣閾值的方式進(jìn)行濾除噪聲,即重構(gòu)的信號Signal為:

    圖1是對一段干凈的心音信號添加隨機噪聲,對于圖1中含有大量噪聲的心音信號,采用的就是上述方法。首先將信號進(jìn)行分解,對各個階層的系數(shù)進(jìn)行閾值處理后,然后進(jìn)行信號的重建,重建后的信號如圖2所示。

    通過對圖1和圖2的比較,發(fā)現(xiàn)去噪效果明顯,通過式(2)和式(3)計算信噪比SNR和均方根誤差σ:

    其中,s(n)表示原始信號,ds(n)表示對受到污染后的信號進(jìn)行去噪處理后的信號,N表示信號長度。通過計算得到信噪比SNR的值為14.391,均方根誤差σ約為5.69e-04,信噪比和誤差都較好,因此本研究選擇該方法進(jìn)行信號去噪。

    1.2 包絡(luò)線提取

    心音信號的時域曲線實際上是很復(fù)雜和變化劇烈的曲線,本研究為了能夠清晰準(zhǔn)確地對信號進(jìn)行分析,需要對心音信號的實時曲線進(jìn)行包絡(luò)線的提取。由于心音信號的包絡(luò)曲線能夠畫出心音信號曲線的大致輪廓,可以保留大部分基本特征,如S1、S2等。提取信號特征包絡(luò)的方法有歸一化香農(nóng)能量、希爾伯特變換和其他一些方法[8-9]。本研究采樣的是歸一化香農(nóng)能量的方法來實現(xiàn)信號包絡(luò)提取和信號分析[10]。

    圖1 原始信號和帶噪聲心音信號對比圖Fig.1 Comparison of original signals and heart sound signals with noise

    圖2 去噪后心音信號圖Fig.2 Heart signals after denoising

    歸一化香農(nóng)能量是一種非常普遍的信號包絡(luò)提取方法,它所提取出來的包絡(luò)很好地反映信號的時域特征,主要是能夠加強中等強度的信號,并且可以削弱低強度的噪聲。從圖3可以看出,本研究采取的方法能夠很好地顯示出心音信號在時域上的特征,并且包絡(luò)線的平滑性較好,沒有很多毛刺噪聲,為后面的特征點提取做了良好的鋪墊。

    圖3 信號的包絡(luò)提取曲線圖Fig.3 Signal envelope extraction curve

    2 特征參數(shù)計算結(jié)果

    本研究通過上述方法實現(xiàn)信號包絡(luò)提取,需要進(jìn)一步對包絡(luò)線進(jìn)行分析,求出心音的特征參數(shù)。心音信號中常用的指標(biāo)有心率、收縮期與舒張期的比值、S1與S2的幅度之比等[11]。這些參數(shù)的計算首先需要篩選出S1和S2的峰值點,以及S1和S2的起止點。對于信號峰值點的識別,本文采用的方法是先求極大值,再設(shè)置一個閾值,所有的極大值需滿足大于閾值方可判定為需要的峰值點。對于漏檢的特征點需要通過閾值反饋的方法恢復(fù)漏檢點。對于排除多余的峰值點,除了噪聲之外,還需考慮心音分裂。心音分裂判斷的條件主要有以下兩點[12]:(1)峰值點間距在50 ms以內(nèi);(2)峰值點的幅值相差在80%以內(nèi)。通過這些判斷條件提取的峰值點如圖4所示。

    正常的心音信號主要分為第一心音(S1)、收縮期(Systole)、第二心音(S2)、舒張期(Diastole)[13],這4部分組成一個完整的心動周期,如圖5所示。

    收縮期是指S1起點到S2起點的時間間期,舒張期是指S2 起點到下一個心動周期S1 起點的時間間期;S1S2間期是指S1起點到S2終點的間期,S2S1間期是指S2 終點到下一個S1 起點的間期。為了計算這些間期的時間參數(shù),還需要找到S1 和S2 的起止點。本研究通過雙門限法實現(xiàn)語言信號的斷點檢測,檢測結(jié)果如圖6所示。

    圖4 信號波峰值提取圖Fig.4 Signal peak extraction map

    圖5 心動周期圖Fig.5 Cardiac cycle diagram

    根據(jù)圖6中已經(jīng)篩選到的信號特征點,需要定義特定的參數(shù)做計算,本研究中的參數(shù)Radio_S1表示第一心音持續(xù)的時間;Radio_S2表示第二心音持續(xù)的時間;Amp_S1/S2表示在一個心動周期內(nèi),第一心音的幅值與第二心音的幅值之比,S1能評估心力儲備和心臟耐力,S2反映心臟外周循環(huán)產(chǎn)生的阻力;Amp_S1/S2可以綜合評估心臟外周循環(huán)指標(biāo);Radio_Sys表示一個心動周期內(nèi),收縮期持續(xù)的時間;Radio_Dia表示舒張期持續(xù)的時間,心臟自身供血在舒張期,與舒張期時間長短有關(guān),涉及到為心臟收縮準(zhǔn)備的養(yǎng)料和氧氣的多少,涉及到心臟代謝環(huán)境的優(yōu)劣,關(guān)系到心臟充盈和輸出量。本研究通過對20例正常心音數(shù)據(jù)和20例房室阻塞性疾病的心音數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,然后根據(jù)這些定義參數(shù),計算結(jié)果如表2所示。

    3 結(jié)果分析

    通過表2可以看出,S1、S2的P值小于0.01,根據(jù)統(tǒng)計學(xué)P值的定義,正常心音和異常心音在S1 和S2的持續(xù)時間上存在顯著性差異;而S1/S2 的P值是0.1,幾乎沒有差異性;收縮期的P值大于0.05,說明正常心音和異常心音的收縮期持續(xù)時間存在差異性,但不是顯著性差異;舒張期的P值也是小于0.01,說明存在顯著性差異。該統(tǒng)計學(xué)方法對房室阻塞疾病的判斷具有有效的參考價值。

    圖6 S1和S2起止點檢測Fig.6 Detection of S1 and S2 start and end points

    正常人和有心臟疾病的患者,心臟活動過程必然存在著一些差異,將會導(dǎo)致這些參數(shù)的對比也存在著差異性;同時,通過逆向思維,如果是心臟疾病患者,這些參數(shù)和正常人的參數(shù)存在著差異性,也可以推斷出這些個體心臟是存在問題的。

    4 結(jié)語

    數(shù)字聽診技術(shù)是一種直接方便的心臟疾病診斷方法,對于一些心臟疾病的判斷是非常有效的。一般心臟疾病需要患者拍心電圖進(jìn)行判斷,這實際上增加患者就醫(yī)的費用,而且增加了麻煩,但是有些疾病完全可以用聽診技術(shù)進(jìn)行診斷。心音的智能診斷技術(shù)必將是未來研究的大方向,可以克服傳統(tǒng)聽診技術(shù)的缺陷性。本研究通過對心音信號的拾取,經(jīng)過預(yù)處理,實現(xiàn)心音的分割,計算出正常心音和異常心音之間的參數(shù)存在差異性;由于數(shù)據(jù)源的限制,今后還需要各種特定的疾病種類數(shù)據(jù)和正常數(shù)據(jù)進(jìn)行對比試驗,進(jìn)一步計算出不同類型的數(shù)據(jù)參數(shù)的特征性,同時這需要廣泛的數(shù)據(jù)庫支持。心音分類、自動診斷技術(shù)和人工智能技術(shù)的結(jié)合,必將推動聽診技術(shù)的推進(jìn)和發(fā)展,為臨床應(yīng)用帶來巨大方便。

    表2 特征參數(shù)計算表Tab.2 Calculation of feature parameters

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