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心脏储备指标自动提取算法医学研究

  • 发布日期:2018-08-18
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本文是一篇硕士医学论文,医学写论文的目的就是进行学术交流,最终是给人看的,因此,论文必须具有可读性,即文字通顺,结构清晰,所用词汇具有专业性,而且是最易懂,最有表达了的字眼。使读者用较少的脑力和时间理解所表达的观点和结论,并留下深刻的 影响。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇硕士医学论文,供大家参考。
 
1 绪 论
 
1.1 研究背景及意义
《2013 年世界卫生报告》指出,心血管病是一种十分严重的心脏疾病,对人类健康造成了极大威胁,已成为人类的头号杀手[1]。目前,国内心力衰竭的患病率没有西方国家高,但却是唯一一种患病率、病死率在我国一直呈上升趋势的心脏疾病。从《中国心血管病报告 2015》中最新统计数据表明,国内心血管病的患者已经达到了 3 亿,在居民疾病死亡原因构成中超过了百分之四十,而心力衰竭的患病人数已高达数百万,成为首位死亡因素[2]。心力衰竭的病死率很高,仅仅低于高血压和脑卒中,有关研究表明慢性心衰是大多数心血管疾病的主要死亡原因及其终末阶段[3]。心血管病的患病率逐年增加,尤其是在农村老年人中居高不下,已成为公共卫生问题,因此,心血管疾病已引起了社会以及医学界的广泛关注。为了降低心血管疾病的患病率,提高治愈率,积极探索一种用于心脏疾病早期预防和诊断的方法显得尤为紧迫。心脏推动血液流动,为人们的生存和发展提供每日所需的养分,是生命得以延续的重要动力源泉。由于心肌的收缩、心脏瓣膜的启闭以及血流对心室和大动脉壁的冲击等作用下所引起的振动,经过胸传导系统到达胸壁而形成的体表信号,即心音[4]。由此可见心音信号是由多种不同来源的振动信号共同作用下形成的一种复合音。从心音信号的产生可知心音信号中包含了许多心脏及血管相关的信息,这对研究心脏疾病的类型具有重要意义。心音信号不仅能反映心脏和血管相关的机械运动状况,同时也为心脏瓣膜性疾病、冠心病等心脏疾病的诊断提供了重要的病理信息,利用心音听诊检测心功能状态具有无创,低成本的特点[5~6]。许多临床研究已经证明当心血管疾病尚未发展到心电信号产生异常之前,在心音信号上则表现出了杂音和畸变[7],利用心音与心脏疾病之间的相关病理性信息,有助于心脏疾病的临床早期辅助诊断。传统用于心脏疾病的诊断方法大部分都具有创伤性,而现代大型仪器检测,费用高昂且受到使用条件等因素的限制,不便广泛的应用于临床心脏疾病的诊断,尤其是对比较偏远的农村等地方。因此迫切需要研究一种无创、适用性广地检测方法评估心脏功能状态,减轻临床负担。
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1.2 国内外研究现状
 
1.2.1 心功能检测研究现状
目前临床上常用于心功能检测的方法主要有心电图(ECG)、超声心动图以及心导管等。随着科学技术水平的不断提高,心功能检测方法有了明显地进步,不仅能提供一种心脏疾病诊断的方法,而且还可以实现心功能状态的定量分析。①心电图心电图是对心脏跳动时电学活动的主要反应,可以对心脏的变时性和变传导性进行有效地检测,但却不能反映其变力性。②心导管当某类心脏疾病不能采用无创性检查方法诊断时,会选择心脏导管术检测心功能。心脏导管检测是在心脏周围血管处插入导管,送至心腔各处,因此会给患者造成轻度创伤。考虑到大多数患者中老年人居多,农村偏远地区较多,自身身体状况较差,承受危险和疼痛的程度较低,经济情况较弱等诸多因素,采用心导管检测心脏功能的方式不便于推广使用。③超声心动图超声心动图能对心脏在不同时期的变化以及心脏左心室射血分数(LVEF)等参数进行直观检测,同时其超声波回声探测可以对心脏及血管的功能结构等相关信息进行无创检查。超声心动图检测心功能具有无创、可重复性好、便于监护等优势,是目前临床上心脏疾病诊断的常规检测,被大量应用于临床心脏功能状态的评估。关于慢性心力衰竭诊断和治疗现状研究[9]中曾明确指出:通过 LVEF 反映心功能状况与 NYHA 心功能分级所对应的心功能情况有所不同,特别是对舒张性心力衰竭患者不能正确识别,因此后期未把 LVEF 作为诊断心功能的“金标准”。除了上述几种常见的人体心脏功能检测方式以外,还有其它放射性检查手段,由于价格和携带不便等原因不能推广使用,因此需要研究一种便携、无创、价格低廉的系统来评估人体心脏功能状态。
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2 心音信号以及心脏储备相关的基础理论
 
2.1 心脏功能结构
心脏是人体最重要的器官,主要为人体日常的各项机能提供动力和养分,使血液可以在身体的各个部位运行,图 2.1 所示为人体的心脏结构。心脏在结构上主要由四个腔室以及相关的动脉血管构成,其主要组成成分是心肌,位置大概位于左边胸腔正中偏左的地方,大小如同人的拳头一般。
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2.2 心音相关的基础知识
 
2.2.1 心音的产生及组成
心脏瓣膜的振动,血液流经血管对管壁的冲击等联合作用下形成了一种复合振动,这种复杂的振动信息经听诊器或其它辅助设备而被人耳听到的声音,即心音[4]。有研究表明在心脏和周围相关的瓣膜血管等还未出现器质性病变之前,心音中就会出现病理性杂音,通过分析这类信息可以提前对心脏功能状态进行评估。因此,分析心音信号对心脏疾病的早期诊断具有十分重要的意义,具有无创、低成本的特点。通常将心脏进行一次完整的机械活动时间称之为心动周期,一般情况下每个人的心音信号中都应该包括四个心音成分,表现明显的第一心音和第二心音,微弱的第三心音以及第四心音,通过心音听诊通常只能听到第一心音和第二心音。心音的四个主要组成成分:第一心音(S1),其产生原因是由于房室瓣的关闭所引起的心室壁振动,是心室收缩期开始的标志,通常在左边锁骨下方第五肋间隙听得十分清晰。第二心音(S2),由于主动脉瓣和肺动脉瓣的迅速开启和关闭,血管壁在血液的冲击作用下,从而引起自身和心室内壁的振动。第二心音的产生即表明舒张期的开始,持续时间较短。第三心音(S3),在第二心音之后产生,一般只有在儿童和少数青少年中可以听到,但是并不一定表示异常。第四心音(S4),第四心音产生的时间较短,是 S1 产生之前的低频振动,它是由于心房收缩,心室被血液快速充盈而引起的振动,也称为心房音。在部分健康的成年人心音图上可能会记录到微小的信号,但通过听诊不容易听到。正常人体的心音图上一般只能记录到上述四种心音成分,但是当心脏出现异常或患有疾病时,心音中就会出现杂音或者产生分裂的现象。心杂音的形成大多是由于心脏和大血管的结构或血液动力学特性的改变而引起的湍流,进而产生的振动[44]。
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3心音信号预处理.............11
3.1信号噪声来源.......11
3.2常用的心音信号去噪算法.......12
3.2.1 自适应滤波..........12
3.2.2 数学形态学滤波............12
3.2.3 平滑滤波....13
3.2.4 小波变换....13
3.3应用小波变换实现心音信号去噪.....15
4心音信号特征包络的提取及分段......21
4.1基于希尔伯特-黄变换提取心音特征包络............21
4.2归一化香农能量提取心音特征包络...........26
4.3改进的维奥拉积分波形算法提取心音特征包络...........30
4.4基于特征包络实现心音信号分段处理.......36
4.5本章小结.....41
5自动提取心脏储备指标.......42
5.1预处理并分段.......42
5.2提取心脏储备指标.........43
5.3结果与分析...........44
5.4本章小结.....50
 
6 心脏储备指标自动提取 GUI 的设计与实现
 
GUI 的设计主要是为了方便使用者在操作过程中尽快的熟悉各项功能,实现心脏储备指标的提取和心功能状态的初步评估。在 GUI 设计过程中可遵循一定的设计原则和步骤,友好的人机交互具有良好的应用前景。
 
6.1 GUI 的设计原则
①简单性界面的设计是为了让使用者对该系统的功能一目了然,简单大方、直观的界面能让使用者迅速了解其用途,因此设计时应尽量减少窗口的数目和多余的版块。②一致性所谓一致性就是为了让整个界面看起来自成一体,风格一致,尽量避免不同风格类型的模块存在,让使用者更快地熟悉各项功能。③习常性设计界面时,应尽量使用大家熟悉的标志和符号,便于使用者操作。④其它特性在其它方面主要是界面的动态性能,例如界面中功能的响应是否快速有效,是否足够人性化,可以在等待时间长的情况下设置友情提示。其中需要注意几点:①在设计各个功能模块的草图时,需要结合使用者的意愿以及功能实现等角度考虑,让界面更加清晰,便于操作,更加人性化;②上机测试这部分内容应该针对设计的功能进行逐个测试,通过后再进行下一个模块的测试,这样可以避免整体测试时出现问题,同时在出现问题后便于定位查找相关的解决方案。
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总结
 
心脏储备是评估心脏功能状态的重要指标,对研究人体心脏对外刺激以及各种应激条件下自身的可调节能力具有重要意义,被广泛运用于临床医学以及运动员增强和平衡意外情况中。人体心脏功能状态的评估可通过人体心音信号进行检测分析,目前国内外对心音信号的研究已经取得了不错的成绩。本论文针对心脏储备指标的自动提取进行了如下的研究:第一、信号采集部分。本论文中使用的心音信号数据均来自于本团队研发设计的心脏储备检测仪采集,采样频率为 11025Hz,量化值为 8 位,保存格式为.wav音频格式。本次使用的心音包括正常心音 245 例,异常心音 72 例。其中异常心音有二尖瓣关闭不全、肺动脉瓣狭窄、主动脉关闭不全以及心律不齐四种信号类型。第二、心音信号预处理部分,此部分内容主要是对心音信号进行去噪,考虑到环境噪声、采集器与身体之间摩擦、人体特异性等诸多因素对信号采集的影响,心音中难免引进各种噪声。因此,这部分内容主要分析了心音信号中噪声的来源以及处理方法。基于小波变换去噪具有很好的局部特性,通过三组实验确定了小波去噪的相关参数,对实际心音进行处理后得到了干净的心音。第三、心音信号特征包络的提取以及分段部分,是本论文的核心。特征包络是对心音信号时域特征最明显、最直接地表达,是目前心脏储备指标提取算法中最常用的方法之一。本论文首先对目前使用最多的三种特征包络提取方法进行了详细地研究,并且分别研究了三种算法用于提取心音信号特征包络的效果,结果表明采用维奥拉积分方法提取心音信号特征包络算法速度快且抗干扰性强,但是特征包络不够光滑可能会造成误判。因此,本论文结合香农能量突出中强度信号的特点提出了一种改进的心音信号包络提取算法,通过正常和异常心音信号,验证了该算法的抗干扰性,且心音特征明显。另外,基于改进的维奥拉积分波形方法所提取的心音信号特征包络,结合短时过零率重点研究了一种改进阈值分段算法,实现了心音信号的分段处理,对心脏储备指标的提取打下了重要的基础。
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参考文献(略)
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