心音信号特征自动提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及心音信号分析处理的技术领域，尤其涉及一种心音信号的特征自动提 取方法。
【背景技术】
[0002] 心音是在心动周期中，由于心肌收缩和舒张、心脏瓣膜的启闭，以及血流冲击心室 壁和大动脉等因素所引起的机械振动，通过周围组织传到胸壁而产生的微弱振动信号。心 音信号中包含了大量有关于心脏生理和病理的信息，当心血管疾病尚未发展到足以产生临 床及病理改变之前，心音中出现的杂音和畸变对心脏瓣膜病及某些先天性心脏病的诊断有 重要意义。
[0003] 通常检测心音的方式是通过心音听诊，临床经验丰富的医生或者专业人士通过听 诊器可对病患是否患有心脏疾病作出初步诊断，但这容易受医生的临床经验以及听诊水 平、环境等因素的影响，且结果不具有定量分析的作用。随后心音图的出现弥补了这一不 足，但是心音图是通过同时记录心电和心音信号，不能进行定量分析，在很大程度上依靠分 析人员的专业知识和临床经验。目前使用最多，被认为是诊断心脏疾病"金标准"的是超声 心动图，通过测量人体的射血分数以及各种参数来综合判断心脏功能状态，这种方法准确 性相较前两种方法可靠性提高了许多，但费用较昂贵。综上所述，通过心音信号来诊断人体 心脏功能是一种成本低、无创性、可靠性高的诊断方法，具有极大的社会价值和经济价值。
[0004] -般心音信号的横轴为时间轴，纵轴为幅值。心脏储备指标(在心音上的表现为心 音信号特征，即S1/S2，D/S，其中，Sl为第一心音特征值，S2为第二心音特征值，D/S为时限 比，diastole/systole的缩写）。当心脏正常时，心音信号的时域特征是心脏的舒张期大于 收缩期，在心音上则反映为第二心音开始到下一周期第一心音信号开始的持续时间大于第 一心音开始到第二心音开始时的持续时间，则D/S等于第二心音开始到下一周期第一心音 信号开始的持续时间，与第一心音开始到第二心音开始的持续时间的比值。医护人员可以 通过上述指标评价人体心脏功能状况，进而对人体心脏相关的疾病能进行早期的诊断，有 利于心脏相关疾病的早期诊断与治疗，实现了心脏疾病的无创检测。
[0005] 但是在心音信号特征提取方面，传统的是通过参考信号来对心音信号进行分段和 定位，常用的参考信号有心电信号、劲动脉信号。心电信号对心音信号进行分段和定位，是 基于心电信号Q、R、S、T波的起始点与心音信号具有一一对应的关系，但其不足之处在于必 须以获取有效的心电信号为前提，同时不能实现对心音信号特征值的自动获取，其分析也 需要靠经验丰富的相关人员基于参考信号人为的确定。而现代使用最多的分段方法就是采 用信号包络的方法来对信号进行分段和定位，不采用参考信号可实现心音信号的自动分 段，因此对算法要求较高，消耗时间长，目前提取信号包络的算法大多存在包络不光滑，原 始信息丢失过多的不足，且目前存在的最大的一个困难就是不能实现心音信号特征值的自 动获取，特别是对含有噪声和干扰较大的信号准确率较低，不能精确对心音信号舒张期和 收缩期的精确定位。
【发明内容】
[0006] 针对现有技术中存在的上述不足，本发明专利目的在于怎么提供一种算法简单， 对心音信号舒张期和收缩期进行精确定位，实现心音信号特征的自动获取方法。
[0007] 为解决上述技术问题，实现发明目的，本发明采用的技术方案如下：
[0008] 心音信号特征自动提取方法，包括如下几个步骤：
[0009] a)对采集到的心音信号进行重采样后，再经过预处理得到预处理信号XT(k);
[0010] b)利用中提琴积分波形方法，提取预处理信号XT(k)中的信号包络Et(HI)JP:
[0011]
[0012] 其中，Lt是步长，k为系数，m=0,1，2,…，M，M为预处理信号XT(k)的长度，兄（/?；)为 2倍Lt区间内的预处理信号XT(k)的信号均值；
[0013] c)对信号包络进行分段；
[0014] d)定位得到第一心音分段区和第二心音分段区，计算得到第一心音分段区的第一 心音特征值和第二心音分段区的第二心音特征值，提取心音信号特征。
[0015] 进一步，所述步骤a的具体步骤为：
[0016] al)对所述采集到的心音信号进行重采样后得到采样信号，用高通滤波器和陷波 滤波器对采样信号进行滤波得到滤波信号；
[0017] a2)对滤波信号进行小波多分辨率分析去噪，得到所述预处理信号XT(k)。
[0018] 进一步，所述步骤b的具体步骤为：
[0019] bl)通过以下公式计算得到步长Lt:
[0020] Lt=O. 5*0 .l*Fs;
[0021]其中，Fs为所述步骤a中重米样的米样频率；
[0022] b2)求取2倍Lt区间内的预处理信号XT(k)的信号均值Z (川），即：
[0023]
[0024] b3)利用中提琴积分波形方法，提取预处理信号XT(k)中的信号包络Et(HI)JP:
[0025]
[0026] 进一步，所述步骤c)的具体步骤为：
[0027] cl)对信号包络ET(m)进行加窗分帧处理后，截取光滑的η个周期的信号包络为处 理信号包络;设定阈值线Level = 0.01截取处理信号包络，对处理信号包络η个周期中第i个 周期信号进行分段的方法如下：
[0028] c2)阈值线Level = O.01与处理信号包络的第i个周期信号有4个相交点，在横轴 上，这4个相交点从左到右依次命名为第i个周期第一心音的左包络分段点，第i个周期第一 心音的右包络分段点，第i个周期第二心音的左包络分段点，第i个周期第二心音的右包络 分段点；在横轴上，将这4个相交点坐标从左到右依次保存在包络分段数组C的第i组数据 中；
[0029] c3)在包络分段数组C中，依次提取出第i个周期第一心音的左包络分段点坐标和 第i个周期第二心音的左包络分段点坐标并保存在左包络分段数组α的第i组数据中，依次 提取出第i个周期第一心音的右包络分段点坐标和第i个周期第二心音的右包络分段点并 坐标保存在右包络分段数组Cr的第i组数据中；
[0030] C4)按照上述步骤c2、c3的方法对处理信号包络η个周期中其余周期信号进行分 段。
[0031] 进一步，所述步骤d)的具体步骤为:对处理信号包络η个周期中第i个周期信号做 如下处理：
[0032] dl)获取存放在左包络分段数组α中第i组数据和右包络分段数组Cr中第i组数据： 第i个周期第一心音的左包络分段点，第i个周期第一心音的右包络分段点，第i个周期第二 心音的左包络分段点，第i个周期第二心音的右包络分段点；定位第i个周期第一心音的左 包络分段点与第i个周期第一心音的右包络分段点的区间为第i个周期第一心音分段区，定 位第i个周期第二心音的左包络分段点与第i个周期第二心音的右包络分段点的区间为第i 个周期第二心音分段区；
[0033] d2)通过峰逐层算法求取处理信号包络中第i个周期的局部极大值，确定位于第i 个周期第一心音分段区内的极大值为第i个周期第一心音特征值，确定位于第i个周期第二 心音分段区内的极大值为第i个周期第二心音特征值;并将这2个极大值点对应的横坐标保 存在数组peak的第i组数据中；
[0034] d3)按照上述步骤dl、d2的方法对处理信号包络η个周期中其余周期信号进行分段 定位；
[0035] d4)结合心音信号时域特征，确定所有第一心音特征值与第二心音特征值，提取心 音信号特征。
[0036] 进一步，所述步骤c4)后面还包括以下步骤：
[0037] c5)获取预处理信号XT(k)中横坐标范围与处理信号包络横坐标范围相同的时间 段信号为处理信号；
[0038] c6)求取处理信号的短时能量信号和短时过零率信号，然后设定阈值Mh，即：
[0039]
[0040] 用阈值Mh截取短时能量信号，对短时能量信号和短时过零率信号η个周期中第i个 周期信号进行如下处理：
[0041] C7)阈值Mh与短时能量信号的第i个周期信号有4个相交点，在横轴上，这4个相交 点从左到右依次命名为第i个周期第一心音的左能量分段点，第i个周期第一心音的右能量 分段点，第i个周期第二心音的左能量分段点，第i个周期第二心音的右能量分段点；在横轴 上，将这4个相交点坐标从左到右依次保存在能量分段数组A的第i组数据中；
[0042] c8)在能量分段数组A中，依次提取出第i个周期第一心音的左能量分段点坐标和 第i个周期第二心音的左能量分段点坐标并保存在左能量分段数组Al的第i组数据中，依次 提取出将第i个周期第一心音的右能量分段点坐标和第i个周期第二心音的右能量分段点 坐标并保存在右能量分段数组Ar的第i组数据中；
[0043] c9)在短时过零率信号的第i个周期信号上，获取第i个周期第一心音的左包络分