（控制理论与控制工程专业论文）基于时频分布心音信号分析的心脏疾病诊断研究.pdf

h e a r td i s e a s ed i a g n o s i sr e s e a r c hb a s e do n t i m e f r e q u e n c y d i s t r i b u t i o nh e a r ts o u n ds i g n a la n a l y s i s b y l ij u n h o n g b e ( l a n z h o uu n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g y ) 2 0 0 7 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro f e n g i n e e r i n g l n c o n t r o lt h e o r ya n dc o n t r o le n g i n e e r i n g i nt h e g r a d u a t es c h o o l o f l a n z h o uu n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g y s u p e r v i s o r s e n i o re n g i n e e rc h e nr u o z h u ，s e n i o re n g i n e e rw e iz h e m a y , 2 0 1 1 兰州理工大学学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取 得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何 其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献 的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法 律后果由本人承担。 作者虢墨勿 日期：伽年多月7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论 文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保 存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收 录到中国学位论文全文数据库，并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名： 导师签名： 日期：2 o ：年 日期：伽年日日 夕夕 月月 f 6 硕十学位论文 目录 摘要i a b s t r a c t i i 插图索引i i i 附表索引。i v 第1 章绪论一1 1 1 课题研究的意义l 1 2 国内外研究现状2 1 3 本文的主要内容及文章架构4 第2 章心音信号的采集和预处理6 2 1 心音的产生机理及特性6 2 1 1 心音信号的产生机理6 2 1 2 心音信号的特性7 2 2 开发环境简介9 2 3 心音信号采集系统设计1 0 2 3 1h k y - 0 6 b 型心音传感器1 1 2 3 2 声卡工作原理及性能指标1 2 2 3 3 心音听诊部位及特点1 3 2 3 4 基于l a b v i e w 8 6 开发平台的心音信号采集系统设计1 4 2 4 心音信号去噪16 2 4 1 小波变换基本理论16 2 4 2 心音信号去噪实例分析1 9 2 5 小结2 0 第3 章心音分析方法研究2 2 3 1 时频分析方法研究2 2 3 1 1 时频分布的一般定义2 2 3 1 2 时频分布的基本性质2 2 3 1 3c o h e n 类时频分布简述2 3 3 2 瞬时频率方法研究2 5 3 2 1 瞬时频率的定义2 5 3 2 2 瞬时频率估计算法2 6 基丁时频分布心齐信弓分析的心脏疚病无损诊断研究 3 3 小结2 7 第4 章常见心脏疾病的心音信号分析2 9 4 1 常见心脏疾病介绍2 9 4 1 1 心衰2 9 4 1 2 心肌疾病2 9 4 1 3 心脏瓣膜疾病3 0 4 2 基于c o h e n 类时频分布的心音信号分析3 2 4 3 基于瞬时频率的心音信号分析3 9 4 4d 、结4 1 第5 章结论与展望4 3 参考文献4 5 致 射4 8 附录a ( 攻读学位期间所发表的学术论文目录) 4 9 i i 硕十。学何论文 摘要 作为人体重要的生理信号之一，心音中包含了大量的生理病理信息，对心音信号进 行深入的分析研究，有助于心脏疾病的诊断和治疗。鉴于心音信号在心脏疾病诊断中发 挥的作用，国内外学者对心音信号进行了大量的研究，但由于信号采集技术和信号处理 技术的限制，对心脏疾病的诊断效果都不是很好。 本文针对心音信号采集及心脏疾病诊断中存在的主要问题展开了深入的研究。首先 从心音信号的产生机理出发，重点研究了不同类型的心音信号在心脏周期中发生的时刻 及心音信号的主要成分在时域和频域所具有的特征，指出这些研究对心音信号采集及心 脏疾病诊断中所具有的指导意义；采用自制的心音信号采集系统，借助于l a b v i e w 开发 平台实现了心音信号的采集，同时对采集到的心音运用小波变换的方法进行去噪处理， 选用完全对称的c o i f 5 d 、波函数并结合多级阈值去噪，得到了较好的去噪效果；分别选取 w i g n e r - v i l e 分布、c h o i - w i l l a m s 分布和c o n e s h a p e 分布对正常心音、二尖瓣狭窄心音和 肺动脉瓣狭窄心音进行能量图谱对照分析，得到了不同心音信号频率随时间的动态变化 过程；通过瞬时频率分析方法，对正常和异常心音进行了分析，突出了心音信号的局部 特征，揭示了心音频率突变部分随时间变化的过程，为临床诊断提供了一种直观有效的 分析方法。 通过两种方法，不论是从时域波形图还是频域能量图谱中都直观有效的区分了正常 心音、二尖瓣狭窄心音和肺动脉瓣狭窄心音，实现了常见心脏瓣膜疾病的区分诊断，具 有一定的临床应用价值。 关键词：心音信号；小波变换；c o h e n 类时频分布；瞬时频率 一一一 a b s t r a c t h e a r ts o u n dc o n s i s t sal a r g en u m b e ro f p h y s i o l o g i c a la n dp a t h o l o g i c a li n f o r n l a t i o na s o n eo tt h e1 m p o r t a n th u m a np h y s i o l o g i c a ls i g n a l s ，i ti sh e l p f u lf o rh e a r t d i s e a s ed i a g n o s i s 肌d t r e a t m e n t1 nd e p t ha n a l y s i st ot h eh e a r ts o u n d d o m e s t i ca n df o r e i g ns c h o l a r sd oal o t o f s e a r c h e so nt h e h e a r ts o u n ds i g n a s li nv i e wo ft h er o l et h a th e a r ts o u n dp l a y si n h e a r t d l s e a l s ed i a g n o s i s h o w e v e r , d u et ot h ec o n s t r a i n to f s i g n a la c q u i s i t i o na n ds i g n a lp r o c e s s i n g t e c h n o l o g y ，t h ed i a g n o s t i cr e s u l t so fh e a r td i s e a s ei sn o tv e r yg o o d 1n l sp a p e rc a r d e do u ti n - d e p t h s t u d yf o rt h em a i np r o b l e m st h a th e a r ts o u n ds i g n a l a c q u i s i t i o na n dh e a r td i s e a s ed i a g n o s i se x i s t s a n a l y z ec h a r a c t e r i s t i co f t h em a i nc o m p o s i t i o n o tn e a i ts o u n ds i g n a l si nt i m ed o m a i na n d f r e q u e n c yd o m a i nf r o mt h eh e a r ts o u n d ss i 趴a 1 g e n e m t l o np r i n c i p l ea n da n a l y z ed i f f e r e n tt y p e so fh e a r ts o u n ds i g n a l si nc a r d i a cs v s t o l i c0 r c l l a l s t o i l cn a p p e l lm o m e n t s ，p o i n to u tt h e s es t u d yh a si m p o r t a n tg u i d i n gs i g n i f i c a n c ei n h e a r t s o u n ds l g n a la c q u i s i t i o na n dh e a r td i s e a s ed i a g n o s i s ；w i t ht h e l a b v i e w 8 6d e v e l o p m e n t p l a t t o ma c h i e v e st h eh e a r ts o u n ds i g n a la c q u i s i t i o nu s i n gh o m e m a d eh e a r ts o u n d s i g n a l a c q u l s l t l o ns y s t 锄c a r r i e so u tt h eh e a r ts o u n ds i g n a l sf i l t e r i n ga n d d e n o i s i n gb yt h em 劬o d o tw a v e l e td e n o i s i n g ，w es e l e c tc o i f 5w a v e l e tf u n c t i o nf o ri t i ss y m m e t r i cc o m p l e t e l ya n d c o m b m e dm u l t i l e v e lt h r e s h o l d i n gd e n o i s i n g , t h ee f f e c ti so b v i o u s ；g i v e st h e t i m c - 丘硼u e l l c y s p e c t m mc o m p a r i s o na n a l y s i st on o r m a lh e a r ts o u n d s i g n a l sa n dm i n 可s t e n o s i s 锄d p u ! m o n a r ys t e n o s i sh e a r ts o u n ds i g n a l ss e l e c t i n gw i g n e r - v i l l ed i s t r i b u t i o n ，c h o i w i l l i 锄s d i s t r i b u f i o na n dt h ec o n e s h a p ed i s t r i b u t i o na n dg e t st h ec h a n g e p r o c e s st h a th e a r ts 0 1 1 1 1 d s i 盟a j s 骶q u e n c yc o m p o n e n t so v e rt i m e ；c o n d u c t so nt h ee n e r g ys p e c t r u ma n a l v s i st 0t h e n o m a la i l da b n o r m a lh e a r ts o u n ds i g n a l st h r o u g ht h em e t h o do fi n s t a n t a n e o u s f r e q u e n c v 锄a l y s i s h i g h l i g h tt h el o c a lc h a r a c t e r i s t i c so fh e a r ts o u n ds i g n a l s ，r e v e a l st h ec h a n g ep r o c e s s t h a th e a r ts o u n ds i g n a l s f r e q u e n c yc o m p o n e n t so v e rt i m e ，p r o v i d e sad i r e c ta i l de 仃e c t i v e a n a l y s i sm e t h o df o rc l i n i c a ld i a g n o s i s e i t h e rf r o mt h et i m ed o m a i no rf r e q u e n c yd o m a i n e n e r g ys p e c t r u m ，w ec a i ld i s t i n c tm i 砌 s t 铋o s i sa i l dp u l m o n a r ys t e n o s i sh e a r ts o u n d sf r o mn o r m a l h e a r ts o u n d s i n t u i t i v e l ya n d e f f e c t i v e l yt h r o u g ht h et w om e t h o d s a c h i e v e st h ed i s t i n c t i o nd i a g n o s i so fc o m m o nh e a n v a l v ed i s e a s e , h a ss o m e c l i n i c a lv a l u e k e yw o r d s ：h e a r ts o u n ds i g n a l ；w a v e l e tt r a n s f o r m ；c o h e n st i m e - f r e q u e n c y d i s t r i b u t i o n ； i n s t a n t a n e o u sf r e q u e n c y i i 硕十学何论文 插图索引 图2 1 心音分布图8 图2 2 虚拟仪器的应用9 图2 3心音信号采集硬件原理图1 l 图2 4声卡接口及系统结构图1 2 图2 5 心音听诊部位示意图1 4 图2 6 声音输入v i 1 5 图2 7 心音信号采集前面板15 图2 8心音信号采集部分程序框图16 图2 9 心音信号去噪程序框图2 0 图2 1 0 正常人心音信号去噪前后对比2 1 图4 1 瓣膜结构示意图3 0 图4 2 心音信号分析流程图3 3 图4 3c o h e n s 时频分布程序框图3 4 图4 4 正常心音c s d 图谱3 4 图4 5 正常心音c w d 图谱3 5 图4 6 正常心音w v d 图谱3 5 图4 7 二尖瓣狭窄c s d 图谱3 6 图4 8 二尖瓣狭窄c w d 图谱3 6 图4 9 二尖瓣狭窄w v d 图谱3 7 图4 i 0 肺动脉瓣狭窄c s d 图谱3 7 图4 1 1 肺动脉瓣狭窄c w d 图谱3 8 图4 1 2 肺动脉瓣狭窄w v d 图谱3 8 图4 1 3 瞬时频率分析系统程序框图4 0 图4 14 正常心音图谱分析4 1 图4 1 5 肺动脉瓣狭窄心音图谱分析4 1 1 1 1 基丁时频分布心音信号分析的心脏疚病了己损诊断研究 附表索引 表2 1h k y - 0 6 b 型心音传感器技术参数1l 表2 2 采集对象分组情况一览表15 i v i 硕十。z 何论文 第1 章绪论 随着现代社会物质生活水平的提高，和心脏有关疾病的发病率和死亡率一直 在增加。在我国由于心脏疾病而死亡的人数也居高不下。在发达国家，各种原因 引起的死亡中，心脏疾病也占据了一半比例。可见，心脏疾病已成为常见的多发 病，严重危害着人类的健康。因此，如何做好心脏疾病的预防、诊断和治疗，已 成为医学界面临的最重要问题之一。 心音图将心脏听诊可视化，并结合敏感区域的声音将听到的声音很好的记录 下来，以进一步提高心脏疾病的诊断和识别的水平，更对心血管功能的了解、治 疗方案的确定，对心脏的病理变化和某些疾病的形成机理等的研究，可以提供有 价值的信息【3 】【4 1 。心音图虽然有很多优点，但是无法显示心音强度分级、心脏杂 音，噪声特性、频率和许多高音调的噪音，往往需要有实际经验的医师来分析听 诊到的心音。自上世纪八十年代，随着计算机技术和数字信号处理技术的发展， 数字心音信号的记录和分析成为可能，并开始出现将谱分析和频率分析方法应用 于心音信号处理中，使得识别和分析心音的技术不断提高【5 】【6 1 。然而，由于心音 信号是一种非平稳信号，它包含有更复杂的病理信息，这样使得心音信号处理技 术进展缓慢。计算机技术和现代数字信号处理技术的发展，对心音分析的方法起 到了很好的促进作用，对更准确地诊断心脏疾病提供了必要的手段。 1 1 课题研究的意义 在众多的人体生理信号中，心音信号是最重要的信号之一，心音包含有与人 体相关的生理和病理如心房，心室，大血管，心血管和各个瓣膜的功能状态等很 多信息，这是对心脏功能的基本参数是临床评估中不可或缺的。当心血管疾病还 没有发展到足以产生临床和病理变化，心音中出现的杂音和其他的突变在心脏疾 病诊断中可以提供非常重要的信息。作为心脏疾病的非侵入性检测方法，心音检 测具有其他检测不可替代的优势，心音检测方法具有以下特点【3 】【4 】： 1 在心脏疾病还没有发展到足以产生病理变化等一些问题之前，心杂音以及 心音中的一些突变声音可以帮助预测心脏疾病的发展情况； 2 先天性心脏瓣膜损害，心脏传导组织的病变使得心脏的机械运动发生故障 等可反映在心脏的心音中； 3 心音检测能够得到心电图诊断无法得到的信息； 4 心音检测是非侵入性检测，得到的心音信号可以重复使用。 基】时频分布心音信号分析的心脏疾痫无损诊断研究 虽然心音信号中含有与人体相关的可以用于临床诊断的丰富信息，但心音有 效信息的提取也是非常困难的，正因为这种技术难度的存在，心音信号的研究发 展相对缓慢。有三个原因造成我们所说的这些困难：首先，人们不能完全解释心 脏的生理和病理活动的过程，对于心音信号产生的原因人为的给定了一些条件。 二是缺乏对心音信号系统的定量分析，如心音听诊，心音信号所提供的信息由医 生给出判断，这样很容易受到主观判断的影响。第三，心音信号是一种随机性比 较强的典型的非平稳信号，这给心音信号的提取带来了很大困难。 近年来，心脏疾病在全球范围内的发病率一直很高。统计显示，以欧洲美国 等为代表的西方发达国家，4 0 岁以上的人群中，将近一半的人患有与心脏相关的 疾病。在我国每年因为心脏疾病而死亡的人数也占据了总死亡人数的一半比例。 可见，心脏疾病已成为常见的多发病，对人类的健康造成了直接的、严重的危害。 随着以计算机为基础的数据采集和现代数字信号处理技术的迅速发展，也伴随着 时频分析技术、小波分析等方法在心音信号分析中的广泛应用，同时也随着神经 网络、支持向量机等机器学习方法的出现，使得运用心音分析的方法对心脏疾病 进行检测、诊断有了新的突破，大大增强了在临床应用中的价值，扩大了心音检 测的使用范围【5 墙】。传统心音学与现代信号处理技术相结合，为运用心音分析的方 法更准确地诊断心脏相关疾病提供了必要的手段。 1 2 国内外研究现状 自上世纪6 0 年来，心音图在心脏疾病的辅助诊断中也发挥了很重要的作用， 心音图除了记录心音听诊敏感区的信息，还记录了大量的l0 3 h z 以下的心音信息。 然而，心音图所记录到的这些信息无法显示心音的强度分级，无法区分心脏杂音 的性质、频率和一些高音调的杂音【3 儿4 1 。9 0 年代以来，随着计算机技术和现代数 字信号处理技术的发展，人们对心音信号分析的能力不断提高。 在我国，西安交通大学生物医学工程与仪器系在9 0 年代就开始了对心音信号 的研究，随后，越来越多的人开始对心音信号进行研究，研究的内容主要分为两 个方向，心音信号分析系统的研制和心音信号成分的处理，在进行心音信号分析 之前，必须要对心音信号做消噪处理。除了硬件过滤器，目前主要采用小波分析 以消除低频和高频噪音，5 0 赫兹工频噪声设计了带阻滤波器加以消除。心音信号 分析包括三个方面：时域分析，频域分析，时频域分析【5 - 7 】。时频域分析是将信 号的时域和频域特征置于时频平面内进行分析，这是当前的一个热门研究，目前 的主要方法有：短时傅立叶变换，w i g n e r v i l l e 分布，小波分析，希尔伯特变换 黄变换等。目前，已经有人着力于对心音信号的虚拟仪器分析技术的研究，并开 始对心音信号做量化分析【6 母j 。 国外对心音信号的研究相对较早，自上世纪6 0 年代起，就已经有一批学者开 2 硕十。何论文 始了对心音信号的分析研究，尤其是以美国、f 1 本和欧洲等为代表的发达国家和 地区，每年都有一批高质量的论文在国际上发表，部分成果己在临床上得到了应 用【1 0 】【1 1 1 。 作为一种新的分析方法，时频分析方法侧重于非平稳时变信号的特点，一维 信号序列被扩展到二维时频平面上观察，获得信号特征参数随时间的动态特性。 这项工作在二十世纪四十年代就已经开始了，d g a b o r 首先提出了用时间和频率 两个参数对信号进行描述，他的这一思想为后人将信号置于时间和频率二维平面 上进行联合分析打下了良好的基础。 近年来，国内外很多研究人员使用时频分析的方法对心音信号进行分析，区 分心音的不同成分，确定每种心音各自的特点，概括起来主要有一下研究成果 8 - 1 2 】： g ja m o u s 和l du r a n d 最早利用短时傅立叶变换在时间频率平面上对心音信 号进行分析，得出结论：傅立叶窗的窗口长度为十六到三十二毫秒时分析效果最 好：窗口长度小于十六毫秒时，低频分量被扩展到高频分量中，从而降低频率分 辨率，而当窗口大于三十二毫秒时，频率分辨率虽然有所改善，但不能正确反映 心音在时间频率域内的特点【3 2 】；w o o d j c 等人运用时间频率分析的方法分析了 八只狗的第一心音，总结出：( 一) 如果频率要从四十赫兹增加到一百四十赫兹需 要三十到五十毫秒的时间；( 二) 对于心脏的收缩期，频率在六十到一百赫兹之间 具有很好的平稳性；( 三) 第一心音的频带有两个较宽；( g y ) 存在一个高频振荡在二 尖瓣关闭时； 鉴于小波分析具有很好的时间和频率分辨率，早在一九九一年，就已经有人 运用小波分析的方法对心音信号进行分析。在这段时间内，双线性时频分析方法 以及小波分析方法在心音信号分析中有了快速的发展，人们也逐渐将目光投向运 用时频分析的方法来区分正常心音和异常心音，并对心音信号的成分做更进一步 的分析【1 7 】。f d e b i a i s 等人分别运用短时傅立叶变换、魏格纳维尔分布和威廉姆 斯分布三种时频分析方法分析了心脏杂音，结果表明，使用长度为三十毫秒的汉 明窗效果最好【2 引。r i t o l a 运用几种时频分析方法对心音信号做了分析研究，得出 魏格纳分布在获得心音信号的图谱的同时，也产生了交叉项，这也是二次型变换 共同的需要解决的问题；l i a n gh ，l u k k a r i n e ns ，h a r t i m oi 等人采用平均香农能 量提取了心音信号的包络图，实现了心音信号的分段分析；o s k i p e rt ，w a t r o u sr 利用小波变换和其他的滤波方法对心音信号进行了去噪处理，对心音信号各种成 分在频域范围内的分布及其特点进行了研究，提取了心音信号的特征，并采用神 经网络的分类方法实现了心音信号的分类识另l j 2 9 】；p r w h i t e 用伪魏格纳威尔 分布的方法对心脏杂音在时域和频域二维平面上的分布做了深入的研究，得出了 相应的变化规律；g u o 等人运用贝塞核构成的时频分析方法对心脏杂音以及第一 3 基j 。时频分布心音信号分析的心 i j ! 疚痫无损诊断研究 心音进行了分析，得剑了心音信号更好的时频分布p 1 j 。 王衍文等人运用威廉姆斯时频分布对心音信号进行了检测分析，准确的确定 了第一心音和第二心音的位置，对心音信号的时间、频率和能量分析做了更进一 步的分析研究【1 2 1 ；重庆大学在心音信号的时频分析中，利用短时傅立叶变换和小 波分析两种方法比较正常和不正常的心音信号，对两种方法在心音信号分析中的 优缺点做了充分的研究。 从国内和国际上对心音信号的研究现状中，我们可以得出结论，当前心音信 号的检测和分析已经在众多学者的不懈努力下取得了一定的成果，但大多数是定 性分析，随信号处理技术及分析技术的快速发展，对心音信号的研究也将从定性 分析逐渐进入定量分析的阶段。同时也随着现代非平稳信号处理技术，以及支持 向量机等新的机器学习方法的出现，利用新技术来研究心音更有可能揭示心音信 号中包含的有关人体生理和病理的丰富信息，从而为心脏相关疾病的诊断带来了 大的突破。本文就是在这一背景下展开的。 1 3 本文的主要内容及文章架构 作为人体重要的生理信号之一，心音中包含了大量的与人体相关的生理病理 信息，对心音信号进行深入的分析研究，有助于心脏疾病的诊断和治疗。本文主 要利用现代非平稳信号处理技术一时频分布方法对常见的与心脏相关疾病的心音 信号进行了诊断研究，内容涉及心音信号的产生机理及特征研究；心音信号的采 集和去噪处理；心音信号分析方法研究以及常见心脏瓣膜疾病的c o h e n 类时频分 析及瞬时频率分析。 本文的文章架构如下： 第1 章绪论。主要论述了本课题研究的主要目的和意义，指出心音信号的研 究对心脏疾病的临床诊断具有重要的意义，分析了当前心音信号分析的国内外研 究现状，同时指出了本文的主要内容及文章架构。 第2 章心音信号的采集和预处理。首先从心音信号的产生机理出发，重点分 析研究了不同类型的心音信号在心脏收缩期或舒张期发生的时刻及心音信号的主 要成分在时域和频域所具有的特征；借助于l a b v i e w 8 6 开发平台，构建心音信号 的采集系统，采集分性别分年龄段进行，对采集到的信号做了去噪处理，文章中 对小波变换在心音信号去噪中的应用做了详尽的阐述，采用小波软阈值去噪得到 了较好的去噪效果。 第3 章心音分析方法研究。时频分析方法作为分析时变非平稳信号的有力 工具，它提供了时间域与频率域的联合分布信息，文章从时频分布的定义、基本 性质等方面进行了详尽阐述，最后重点研究了c o h e n 类时频分布；瞬时频率作为 描述信号频率随时间变化的重要物理量，具有很强的捕捉信号突变部分的能力， 4 硕十学何沦文 文章重点研究了瞬时频率的各种定义以及瞬时频率的估计方法，为卜一章的，i i , 音 信号实例分析奠定了基础。 第4 章常见心脏疾病的心音信号分析。在第3 章心音分析方法的基础上，采用 时频分布方法对心音信号进行分析，并通过l a b v i e w 8 6 开发平台实现算法的软件 设计，对j 下常心音、二尖瓣狭窄- i i , 音及肺动脉瓣狭窄心音进行图谱分析，找出不 同类型的心音各自所具有的特征；运用瞬时频率分析方法对一i i , 音信号进行分析， 突出了瞬时频率在捕捉频率局部特征方面的独特优势，突出常见一i i , 脏疾病心音尤 其是心杂音的特征。 第5 章结论与展望：对本文的工作进行了总结，分析了存在的不足之处，并对 今后的研究进行了展望。 5 基丁时频分布心音信号分析的心脏疚病无损诊断研究 第2 章心音信号的采集和预处理 在众多的人体生理信号中，心音信号是最重要的信号之一，心音中含有丰富 的关于心脏的生理病理信息，在心脏疾病还没有发展到产生临床变化或严重病症 之前，心音中出现的杂音和一些突变是心脏疾病诊断的重要信息。心音图用可视 化的方式将心音听诊的内容显示出来，并将敏感听诊区的心音内容记录下来，对 心脏疾病的检测、诊断提供了很有价值的信息【3 儿引。 鉴于心音信号分析在心脏疾病的检测、诊断中有着上述重要意义，得到更为 可靠、稳定的心音信号就显得十分必要，因为它是进行心音信号分析的前提。本 章的主要目的就是设计心音信号的采集及预处理系统，为后面的心音信号分析打 下良好的基础。心音信号的采集和预处理系统由硬件部分和软件部分组成，硬件 部分包括心音传感器，p c 声卡、微机系统等，软件系统主要是借助于l a b v i e w 8 6 开发平台所进行的一系列采集和处理工作。 2 1 心音的产生机理及特性 2 1 1 心音信号的产生机理 心脏一次收缩和舒张，构成一个心动周期。在生命过程中，心脏不断地作收 缩和舒张交替的活动，这种活动呈现周期性，从而形成一个个心动周期，伴随瓣 膜的启闭，出现心音。简单地说，心音主要是由血液的湍流产生的，并发生在心 动周期的某些特定时期，其音调和持续时间也有一定的规律。正常心脏的一个心 动周期中有四个心音：第一、第二、第三和第四心音，通常称为s 1 、s 2 、s 3 和s 4 。 但多数情况下只能听到第一心音和第- - , b 音，在某些健康儿童和青年人中也可听 到第三心音，四十岁以上的健康人也可能出现第四心音。另外，心脏的某些异常 活动可能产生杂音和异常心音。 第一心音( s 1 ) 发生在心脏收缩期。此时心室进行等容收缩，心室内的压力迅 速升高。当心室内的压力超过心房内的压力时，血液有从心室返流回心房的倾向， 这正好推动房室瓣关闭。此后随着心室肌的强烈收缩导致心室内的压力急剧升高 并超过主动脉内血压，半月瓣开启，进入射血相。从房室瓣关闭开始到半月瓣开 启后稍后的一段时间内，房室瓣突然关闭引起的振动、心室射血引起的大血管扩 张及发生的涡流引起的低频振动以及心肌的收缩形成了第一心音。因此，通常可 用第一心音作为心室收缩期开始的标志。 第二心音( s 2 ) 发生在心脏舒张期。在心室收缩末期，心室内压力下降并逐渐 低于主动脉内压力，主动脉内的血流返流推动半月瓣关闭，心室进入舒张期。随 6 硕f j 学f 奇：论文 着心室肌的舒张，室内j 玉以极大的速度大幅度f 降到低于心房压，房室瓣开启， 血液顺着房室压力梯度快速进入心室，心室容积增大，呈快速充盈相。从半月瓣 关闭到房室瓣开启期间，由于半月瓣的关闭形成第二心音。 第三心音( s 3 ) 发生在快速充盈术期，它可能是由于血流充盈减慢，流速突然 改变，形成一种力使心室壁和瓣膜发生振动而产生的。 第四心音( s 4 ) 发生在心动周期的心房收缩期间，它是与心房收缩有关的一组 心室收缩期前的振动，故也称为心房音。在正常情况下，心房收缩是听不到声音 的，但在异常有力的心房收缩和左室壁变硬的情况下，心房收缩使心室充盈的血 量增加，心室进一步扩张，引起左室肌以及二尖瓣和血液的振动，则可产生第四 心音。 除上述四个心音外，在某些情况下，心音中还会出现心杂音( m u r m u r ) 和心音 分裂以及附加音。心杂音一般是由瓣膜狭窄或关闭不全等原因导致血液动力学发 生改变，使得血液在心脏或大血管内引起湍流而产生的声音。心杂音是心音中一 组历时较长、频率不同、振幅不同的混合性振动，根据杂音发生的时间可分为收 缩期杂音、舒张期杂音和连续性杂音。为了便于描述和对心杂音的特征及其变化 做出比较，应注意杂音发生的时间、杂音的性质、强度、部位和传导以及杂音与 呼吸、体位等的关系 1 杂音发生的时间：舒张期杂音总是异常的；而收缩期杂音可以是病理性的， 也可以是生理性的；全收缩期杂音多为病理性的，收缩早期杂音可能为功能性的。 2 杂音的性质：杂音的性质反映一定的心脏病理解剖和血液动力学改变，比 杂音的部位甚至时间更有意义。喷射性杂音主要反映收缩期血流前向受阻或通过 瓣口的血流速率增加；回流性杂音反映收缩期和舒张期瓣膜关闭不全；充盈性杂 音反映舒张期血流充盈受阻；乐性杂音由器质性心脏病产生。 3 杂音的强度：有助于判断杂音的性质，但并不是判断疾病程度的可靠依据。 一般来说，杂音愈响意义愈大，功能性杂音的强度一般较弱，病理性杂音的强度 则较强。 4 杂音的部位：杂音最响的部位通常与瓣口的位置一致。例如，二尖瓣杂音 最响的部位在心尖区附近；三尖瓣杂音在胸骨左缘第四、五肋间最响。 5 杂音的传导：不同的杂音传导的方向和部位不同，熟悉它们对判断杂音的 来源及性质有一定的帮助。 6 杂音与呼吸、体位、运动及药物的关系：杂音的强度常受一些因素的影响， 临床上可以利用这些因素改变杂音的强度达到明确杂音的来源和性质的目的。 2 1 2 心音信号的特性 7 荩丁时频分布心音信号分析的心脏疾病无损渗断研究 正常心脏有四个心音：第一( s 1 ) 、第二( s 2 ) 、第三( s 3 ) 、第四( s 4 ) 心音，但 多数情况下只能听到第一和第二心音。图2 1 给出了正常心音的时域波形图，从 图上可以比较直观地看出心音的主要成分和时域特性。第一心音的出现标志着心 室收缩期的开始；第二心音的出现标志心室舒张期的开始。从出现第一心音到出 现第二心音的期间定义为心室收缩期；从出现第二心音到下一心动周期中出现第 一心音的期间定义为心室舒张期。相邻的收缩期和舒张期合起来形成一个完整的 心动周期，成为分析心脏功能状况的基本单元。在一个心动周期中，心音的主要 成分为：第一心音、收缩期、第二心音、舒张期，通过它们可以完整的表述出心音 的时间特性。 图2 1 心晋分布图 在心音识别和心音诊断中，正确定位心音各个成分之间的时间关系具有十分 重要的作用。为了方便叙述和定量地分析心音，定义以下几个心音信号时域属性： s l 时限：指第一心音的持续时间；s 2 时限：指第二心音的持续时间；s 1s 2 间 期：指当前心动周期中第一心音到第二心音之间的时间间隔；$ 2 s 1 间期：指当前心 动周期的第二心音到下一心动周期的第一心音之间的时间间隔。 在心音分析中，s 1s 2 间期和$ 2 s 1 间期对s l 、s 2 的定位是非常重要的，而 s l 时限和s 2 时限对确定心音的类型同样是非常重要的。随年龄的不同，心音的 时限与间期有所不同，一般来说，s 1 时限在7 0 l5 0 m s 之间，s 2 时限在6 0 - 1 2 0 m s 之间。心脏的收缩和舒张是由窦房结产生兴奋传向心肌细胞而控制的。对于一般 人来讲，正常情况下心脏的收缩期短于舒张期，在心音图上表现为s l s 2 间期小 于$ 2 s 1 间期。成年人的平均心率为7 5 次分，心动周期约为0 8 5 ( s ) ，其中收缩 期占0 3 5 ( s ) ，舒张期占o 5 5 ( s ) ，s 1 s 2 间期与$ 2 s l 间期的比例大概是1 ：2 。但也 有少数病理情况下，心脏的收缩期和舒张期大致相等，在听诊上称为钟摆率，如 心房扑动，其收缩期和舒张期几乎相等。除了时间特性，从心音的时域波形图上 还可以了解到一些有关心音强度的信息。一般来说，在一个心动周期内，心音幅 值最高的地方不是s l ，就是s 2 ，并且s 1 、s 2 的幅值也与听诊的部位有很大的关 系。对于正常人来讲，往往在心尖部听到的第一心音强于第二心音，而在心底部 听到的第二心音强于第一心音。 硕十学侮论文 在入耳听诊时，s l 、s 2 等心音的出现顺序、时间| 、日j 隔可以为我们提供识别心 音的线索，同时各心音成分的频率也能帮助我们确定心音的成分、性质，在仅靠 心音的时域特征不能很好定位心音的成分时，对心音频率的分析显得更重要。 通常心音的频域范围在1 0 h z 1 0 0 0 h z 之间。第一心音音调低，持续时间长， 主要分布在中、低频范围。其波峰的低频范围为l0 h z 5 0 h z ，中频范围为5 0 h z 1 4 0 h z 。第- - , 6 , 音持续时间短，频率较高，在低、高频率范围内都有分布。其波 峰的低频范围为1 0 h z 8 0 h z ，中频范围为8 0 h z 2 0 0 h z ，高频范围为2 2 0 h z 4 0 0 h z 。 对于同一个受试者，在心尖部，其第一心音强于第二心音，即第- - , 6 , 音频率大于 第二心音频率：而在心底部听到的第一心音音调较低，第二心音的音调较高，较 清脆，即第一心音频率小于第- - , 6 , 音频率。 2 2 开发环境简介 虚拟仪器打破了传统仪器系统开发和维护的模式，改变了当前世界领域内的 测试、测量以及工业自动化的方式。通过利用最新的计算机技术，虚拟仪器做了 诸多创新，解决了许多不同的i o 的可扩展方案，实现了代码重用最大化，具有 更好的时间效益和经济效益【1 8 】【19 1 。 图2 2 虚拟仪器的应用 l a b v i e w 是在1 9 8 6 年由美国国家仪器公司开发的一个图形界面应用程序， 具有一些特征： 1 仪器跟电脑的连接； 2 收集，储存，分析，以及传输测量数据； 3 图形化的程序开发环境； 9 荩丁h 寸频分布心膏信号分析的心脏疾病无损诊断研究 4 提供一个有效地、友好的人机界面。 相比较其他