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      基于雙閾值的心音快速分段算法及其應(yīng)用研究

      2018-05-28 01:24:14成謝鋒姚鵬飛
      關(guān)鍵詞:心音精神壓力收縮期

      成謝鋒,姚鵬飛

      (南京郵電大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210003)

      1 概 述

      心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一,它含有心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理信息,具備普遍性、獨(dú)特性和可采集性的生物特征,有助于分析多種心臟疾病和人體的精神壓力狀況。一般情況下,一個(gè)正常的心音信號(hào)可以分為第一心音S1、收縮期、第二心音S2和舒張期這四個(gè)部分[1-2],它們組成了心音信號(hào)一個(gè)完整的心動(dòng)周期。心臟的收縮期是指從第一心音S1起點(diǎn)持續(xù)到第二心音S2起點(diǎn)的間隔,而舒張期則是指從第二心音S2起點(diǎn)持續(xù)到與下一個(gè)心動(dòng)周期的第一心音S1起點(diǎn)的間隔。在一段心音信號(hào)中,收縮期和舒張期是重復(fù)出現(xiàn)的,并且大多數(shù)人的心臟舒張期比收縮期要長(zhǎng)一些。此外,在少數(shù)情況下還有可能聽見第三心音S3和第四心音S4,它們通常出現(xiàn)在小孩或者老年人身上[3-4]。

      心音分段算法是心音研究的基礎(chǔ)和前提,其目的是定位心音的主要成分(第一心音S1、收縮期、第二心音S2和舒張期這四個(gè)部分),為心音分析提供定位基礎(chǔ)。近年來,研究人員已經(jīng)提出了多種心音信號(hào)的分段算法。Zhou等[5]提出了一種利用香農(nóng)能量進(jìn)行心音分段的算法,該算法可以得到光滑的信號(hào)包絡(luò),但是對(duì)心音信號(hào)的定位并不是很準(zhǔn)確。Quan等[6]和Liang等[7]提出了一種利用小波變換和小波分解重構(gòu)的算法,該算法在計(jì)算正常心音時(shí)非常準(zhǔn)確,但是對(duì)非正常心音的分段準(zhǔn)確率并不是很高。Guo等[8]提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)的檢測(cè)心音的算法,該算法的最大缺點(diǎn)在于難以找到合適的結(jié)構(gòu)元素。Zhao等[9]提出了一種基于短時(shí)黃變換的心音分段算法,該算法的分段精度較高,但由于計(jì)算量很大導(dǎo)致分析時(shí)間很長(zhǎng)。

      Zhou等提出的算法較為簡(jiǎn)單,優(yōu)點(diǎn)是可以取得較為光滑的信號(hào)包絡(luò),但是在心音的特征提取和分段的效果上比較差,目前該算法已經(jīng)很少使用。其主要原理是對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行小波分解后,利用歸一化平均香農(nóng)能對(duì)心音取包絡(luò),再識(shí)別出心音信號(hào)的S1和S2。該算法經(jīng)過心音樣本測(cè)試后,計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度只達(dá)到了78%,實(shí)際使用效果很差。

      Quan等和Liang等提出的算法是一種以香農(nóng)能量算法為基礎(chǔ)的心音分段算法。該算法分為5步:第一步使用小波變換分解并重構(gòu)心音信號(hào);第二步計(jì)算歸一化的香農(nóng)能量;第三步標(biāo)記超過閾值的波峰;第四步識(shí)別出心音信號(hào)的第一心音S1和第二心音S2;第五步確定心音的收縮期和舒張期的時(shí)間。該算法使用了1 165個(gè)心音進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明該算法在計(jì)算正常心音時(shí)準(zhǔn)確度達(dá)到了97%,但在計(jì)算非正常心音時(shí)準(zhǔn)確度不足86%。

      Guo等提出的算法的準(zhǔn)確度非常高,但是非常依賴于找到合適的結(jié)構(gòu)元素。其原理是首先確定心音信號(hào)的特征,利用形態(tài)學(xué)濾波對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行濾波和整合,再用形態(tài)元素取心音信號(hào)的包絡(luò),最后對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。該算法使用了50例心音樣本,計(jì)算正常心音的準(zhǔn)確度達(dá)到了96%,非正常心音的準(zhǔn)確度達(dá)到了92%,都達(dá)到了較高水平。但是該算法依賴于形態(tài)元素的選取,實(shí)際使用價(jià)值不是很高。

      Zhao等提出的算法是目前較為先進(jìn)的一種心音處理算法。短時(shí)黃變換是一種時(shí)頻分析技術(shù),相比于傳統(tǒng)的時(shí)域變換,短時(shí)黃變換能夠獲取更為精準(zhǔn)的瞬態(tài)和更高的頻率分辨率。短時(shí)黃變換主要基于2個(gè)過程:EMD經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和希爾伯特變換。短時(shí)黃變換的中心是EMD經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,該模式由算法的過程定義,利用三次樣條函數(shù)擬合原序列,再通過希爾伯特變換求出心音的包絡(luò),最后識(shí)別出心音信號(hào)的各個(gè)部分。該算法在識(shí)別正常心音的準(zhǔn)確度達(dá)到了97%,識(shí)別病理心音和帶有雜音的心音信號(hào)的準(zhǔn)確度達(dá)到了89%。但由于計(jì)算過程較為復(fù)雜,導(dǎo)致計(jì)算量很大,分析時(shí)間較長(zhǎng)。

      文中改進(jìn)了已有的心音分段算法,使用兩次閾值函數(shù)的自適應(yīng)選擇,能夠快速地對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行分段,準(zhǔn)確地識(shí)別出心音的第一心音S1、收縮期、第二心音S2和舒張期這四個(gè)部分,并且計(jì)算出每個(gè)部分的時(shí)間。通過對(duì)比60組心音樣本,結(jié)果表明該算法對(duì)正常心音的分段精度達(dá)到了96%,對(duì)非正常心音的處理精度超過了92%,是一種非常實(shí)用的心音分段算法。

      2 方法原理

      2.1 信號(hào)預(yù)處理

      心音信號(hào)是非常微弱的聲音信號(hào),在采集過程中易受到外界聲音和電子信號(hào)的干擾[10]。因此需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的步驟如下:

      第一步:由于心音信號(hào)的頻率在20~1 000 Hz的范圍內(nèi),先將信號(hào)通過一個(gè)切比雪夫Ⅰ型低通濾波器,濾除信號(hào)中不需要的高頻成分。

      第二步:利用小波閾值去噪方法消除與心音信號(hào)頻譜重疊的背景噪聲[11-12]。其原理是按照一定的閾值壓縮信號(hào)的小波變換系數(shù),然后用被壓縮后的系數(shù)重構(gòu)信號(hào)以達(dá)到消噪的目的。傳統(tǒng)的小波去噪方法通常采用固定的閾值處理小波系數(shù),有時(shí)會(huì)改變心音信號(hào)中的弱特征成分,引起重構(gòu)心音信號(hào)的失真[13-14]。自適應(yīng)閾值的改進(jìn)之處是根據(jù)不同心音信號(hào)的特點(diǎn)自適應(yīng)選擇不同的閾值。設(shè)采集到的一段心音信號(hào)為y(t),如圖1(a)所示。該段心音信號(hào)總長(zhǎng)度為N,標(biāo)準(zhǔn)方差為σ,其估計(jì)閾值T定義為:

      (1)

      那么,心音信號(hào)y(t)經(jīng)過小波變換后的小波系數(shù)可按下面的最優(yōu)閾值重新調(diào)整:

      (2)

      經(jīng)過小波閾值去噪后的心音信號(hào)y(t)如圖1(b)所示。

      圖1 消噪前后的心音信號(hào)波形圖

      第三步:對(duì)消噪后的心音信號(hào)求包絡(luò)。文中使用希爾伯特變換H(y(t))來獲取心音信號(hào)的包絡(luò)。心音信號(hào)y(t)經(jīng)希爾伯特變換后有:

      (3)

      其中,Y(x)就是心音信號(hào)y(t)的包絡(luò)。提取出的心音包絡(luò)如圖2(a)所示。

      再將心音信號(hào)的包絡(luò)用式4進(jìn)行歸一化:

      (4)

      歸一化后的心音信號(hào)的包絡(luò)Yn(x)如圖2(b)所示。

      圖2 心音信號(hào)的包絡(luò)

      2.2 心音信號(hào)的分段

      首先將經(jīng)過預(yù)處理后的心音信號(hào)包絡(luò)通過式5變換為方波S(x)。

      (5)

      其中,T'是第二次自適應(yīng)選擇的閾值函數(shù)。

      (6)

      這是一種改進(jìn)的標(biāo)準(zhǔn)偏差計(jì)算公式,其中X是歸一化后的心音信號(hào)Yn(x)的平均值。

      將心音信號(hào)Yn(x)變換為方波后的波形如圖3所示。

      圖3 心音信號(hào)變換為方波后的波形

      然后去除不合格的心音段。由于心音的S1信號(hào)間隔的范圍在70~150 ms之間,S2信號(hào)間隔在60~120 ms之間,S1和S2連續(xù)間隔一般為100 ms。因此根據(jù)信號(hào)的采樣頻率3 000 Hz,可以將不合格的脈沖作為噪聲去除掉。

      最后定位心音的S1信號(hào)和S2信號(hào)。定位S1信號(hào)和S2信號(hào)的依據(jù)是心臟收縮期的時(shí)間總是小于心臟舒張期的時(shí)間,并且每?jī)蓚€(gè)S2脈沖之間必有一個(gè)S1脈沖,每?jī)蓚€(gè)S1脈沖之間必有一個(gè)S2脈沖。通過選擇任意三個(gè)信號(hào)脈沖,就可以定位到S1和S2。因此,尋找心音段的最大間隔,則該間隔的起點(diǎn)為S2,終點(diǎn)為S1;S1與S2之間為收縮期,S2至下一S1為舒張期。至此,心音分段成功完成,分段結(jié)果如圖4所示。

      圖4 心音信號(hào)的分段結(jié)果

      3 評(píng)估心音分段算法的性能

      3.1 性能評(píng)估

      文中使用課題組設(shè)計(jì)的穿戴式無(wú)線心音采集器獲取心音信號(hào)的樣本。該采集器集合了電子聽診器、無(wú)線傳輸以及可穿戴的特點(diǎn),可以方便對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間有效采集。選取了60位測(cè)試者的心音樣本作為心音數(shù)據(jù)庫(kù),其中包含了正常心音和非正常心音。非正常心音信號(hào)主要來自于病理心音,包括二尖瓣狹窄、二尖瓣關(guān)閉不全、高血壓、主動(dòng)脈瓣狹窄等情況。

      為了更好地評(píng)估算法,利用4個(gè)參數(shù)作為評(píng)估指標(biāo)[15]:PS是算法處理速度;TP12是定位正確的第一心音S1和第二心音S2的百分比;FP12是定位錯(cuò)誤的第一心音S1和第二心音S2的百分比;MP12是沒有定位出的第一心音S1和第二心音S2的百分比。具體計(jì)算公式如下:

      (7)

      選取心音數(shù)據(jù)庫(kù)的10組心音樣本,每段心音的長(zhǎng)度為180 s,包括5個(gè)正常心音和5個(gè)病理心音。自適應(yīng)閾值心音分段算法的評(píng)估結(jié)果如表1所示。

      3.2 與其他心音分段算法的比較

      將提出的算法與引言中介紹的幾種心音分段算法進(jìn)行對(duì)比。選取心音數(shù)據(jù)庫(kù)的10組心音樣本,每段心音的長(zhǎng)度為180 s,包括5個(gè)正常心音和5個(gè)病理心音。使用3.1小節(jié)提出的4種參數(shù)作為評(píng)估指標(biāo)。5種算法對(duì)正常心音的評(píng)估結(jié)果如表2所示。

      表1 自適應(yīng)閾值的心音分段算法性能評(píng)估

      表2 正常心音的評(píng)估結(jié)果

      4 算法應(yīng)用研究

      文中算法的特點(diǎn)是能夠快速、準(zhǔn)確地對(duì)心音進(jìn)行分段。在此基礎(chǔ)上,創(chuàng)造性地引用了心率變異性原理。把心音分段和心率變異性原理結(jié)合起來,設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)了一種基于心音HRV理論的精神壓力分析系統(tǒng)。心率變異性(HRV)是指逐次心搏間期的微小差異,它產(chǎn)生于自主神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)心臟竇房結(jié)的調(diào)制,使心搏間期一般存在幾十毫米的差異和波動(dòng)。通過觀察HRV,能夠評(píng)價(jià)人體的自主神經(jīng)系統(tǒng)。因此,心率變異性被作為反映人體精神壓力最理想的指標(biāo)。經(jīng)過科學(xué)實(shí)驗(yàn)和反復(fù)論證,心率變異性已經(jīng)成為目前測(cè)定人體精神壓力最客觀、準(zhǔn)確和直接的方法。

      當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)的精神壓力分析儀大多采用動(dòng)脈血壓法和心電圖法獲取心率變異性。然而動(dòng)脈血壓法測(cè)量心率的時(shí)候通常和測(cè)血壓一起使用,優(yōu)點(diǎn)是可以獲取額外的血壓信息,缺點(diǎn)是測(cè)量用的儀器體積大且需要?dú)獗?。心電圖法獲取心率的結(jié)果非常精確,但是心電測(cè)量?jī)x器非常專業(yè),造價(jià)昂貴且需要專業(yè)的操作知識(shí)。采用上述兩種心率測(cè)量方法的精神壓力分析儀不僅造價(jià)昂貴而且不易操作,不適合在日常生活中使用。文中將心音分段和心率變異性原理相結(jié)合設(shè)計(jì)的這款精神壓力分析系統(tǒng),只需要簡(jiǎn)單的心音采集器和使用場(chǎng)景,其特點(diǎn)是方便易用、成本低廉、結(jié)果準(zhǔn)確并且其分析結(jié)果簡(jiǎn)單易懂,非常適合在日常生活中使用。

      基于心音HRV理論的精神壓力分析系統(tǒng)分為3個(gè)模塊:心音采集、心音分析和精神壓力分析。系統(tǒng)的整體框架如圖5所示。

      圖5 精神壓力分析系統(tǒng)整體框架

      其中心音采集模塊采用了課題組設(shè)計(jì)改良的一款肩帶式無(wú)線心音采集器。該采集器集合了電子聽診器、無(wú)線傳輸以及可穿戴的特點(diǎn),可以方便對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間有效采集。采集到的心音信號(hào)通過采集模塊的無(wú)線傳輸裝置傳輸至心音分析模塊,由心音分析模塊進(jìn)行進(jìn)一步的處理。心音分析模塊的核心是文中提出的自適應(yīng)閾值心音分段算法。能夠快速地對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行分段,準(zhǔn)確識(shí)別出心音信號(hào)的第一心音S1、收縮期、第二心音S2和舒張期這四個(gè)部分,并且計(jì)算出每個(gè)部分的時(shí)間,獲取到人體的心動(dòng)周期時(shí)間序列。精神壓力分析模塊根據(jù)心音分析模塊所得到的心動(dòng)周期序列,通過對(duì)心率變異性進(jìn)行時(shí)域分析、頻域分析以及龐加萊分析法,獲取十二項(xiàng)特征指標(biāo),并對(duì)其中8個(gè)主要特征指標(biāo)進(jìn)行圖形化表示。再根據(jù)心率變異性的指標(biāo)分析出人體的精神壓力狀況,從人體的壓力指數(shù)、疲勞指數(shù)、抗壓能力、自主神經(jīng)系統(tǒng)的活性以及自主神經(jīng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性這5個(gè)方面對(duì)人體的精神壓力狀況進(jìn)行評(píng)估,得出最終的分析報(bào)告。

      5 結(jié)束語(yǔ)

      在已有心音分段算法的基礎(chǔ)上,提出了一種自適應(yīng)閾值的心音分段算法,使用了兩次閾值函數(shù)的自適應(yīng)選擇,能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出心音的第一心音S1、收縮期、第二心音S2和舒張期這四個(gè)部分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法性能優(yōu)良,無(wú)論是正常心音還是各種病理心音,都達(dá)到了較高的分段正確率,是一種非常實(shí)用的心音分段算法。并在此基礎(chǔ)上,引用了心率變異性原理,設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)了一款基于心音HRV理論的精神壓力分析系統(tǒng)。

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