冠心病舒张期心音信号的非线性分析算法研究

【摘要】冠心病已经成为严重威胁人们身体健康的疾病之一，由于其高发病率,高致残率和高死亡率,不仅严重影响着个人健康和生活质量，也会给国家和社会带来极为沉重的负担。因此，对冠心病的早发现、早诊断、早治疗是至关重要的。冠心病是由于冠状动脉狭窄，导致心肌供血不足，从而引起的心肌机能障碍和器质性病变。心音是人体重要生理信号之一，蕴含着心血管的生理和病理信息。冠状动脉狭窄，导致流经冠状动脉的血液状态由层流变成湍流，从而在心音信号舒张期中产生高频心杂音。因此，舒张期心音信号的非线性分析对于冠心病的早发现、早诊断、早治疗有重要的意义。本文研究了基于非线性分析的冠心病舒张期心音信号特征提取算法。通过对舒张期心音信号的非线性分析，提取出冠心病患者的有效病理特征。首先，运用S变换对舒张期心音信号进行时频分析，提出了基于S变换和Renyi熵的舒张期心音信号非线性分析算法；其次，利用EMD对舒张期心音信号进行趋势项剔除，提出基于EMD和关联维数的舒张期心音信号非线性分析算法；最后，利用临床采集的心音信号验证了算法性能。本论文主要工作如下：(1)提出了基于S变换和Renyi熵的舒张期心音信号非线性分析算法。首先，研究S变换和Renyi熵理论，探讨了Renyi熵参数的选取。其次，对舒张期心音信号进行S变换，在时频域上计算Renyi熵。最后，分析临床采集得到的正常人和冠心病患者的舒张期心音信号。结果表明，正常人心音信号的Renyi熵值低于冠心病患者心音信号的Renyi熵值且具有显著差异性。所以Renyi熵能有效揭示冠状动脉狭窄引起的血流流变状态改变的信息。(2)提出了基于经验模式分解（Empiricalmodedecomposition,EMD）和关联维数的舒张期心音信号非线性分析算法。首先，研究EMD和关联维数理论，并对关联维数进行参数选取。其次，运用EMD对舒张期心音信号进行趋势项剔除与重构，对重构信号进行关联维数的计算。最后，分析临床采集得到的正常人和冠心病患者的舒张期心音信号。实验结果表明，冠心病患者心音信号的关联维数高于正常人的，且两类数据具有显著差异性。所以关联维数可以作为冠心病无损诊断的特征指标，能有效表征冠状动脉狭窄所引起的心音复杂度的增加。本文所开展的舒张期心音信号隐含病理信息提取研究，为基于心音的冠心病的无创诊断提供一种简易、有效的新途径，增强了心音在临床上的应用潜力和使用价值。
【作者】张莉；
【导师】赵治栋；
【作者基本信息】杭州电子科技大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】冠心病；舒张期心音；非线性分析；Renyi；熵；关联维数；

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