基于心音特征的心衰分期方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201710698340.X 

申 请 日：20170815 

发 明 人：郭兴明李恒郑伊能 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号 

公 开 日：20171215 

公 开 号：CN107480637A 

代 理 人：黄河 

代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 

摘　　要：本发明提供了一种基于心音特征的心衰分期方法，其利用心音信号能够实时反映心脏生理和病理参数的特性，提取其相关的时频特征值并对其求熵构成特征向量，结合用于心衰分期识别的支持向量机分类模型进行心衰分期的辅助识别。由于心音信号属于无创信号，使得该方法方便快捷、成本低廉，能够为临床上心衰分期提供有效的参考信息；同时香农熵是从全局意义上评价信号指标，这样可以使特征向量更加稳定、有效，因此得到的心衰分期参考结果能够更好的结合其它心衰相关信息，帮助提高心衰分期判断的准确性。 

主 权 项：基于心音特征的心衰分期方法，其特征在于，用于对待测心音信号进行特征向量的提取，并根据所述特征向量识别得到待测心音信号的心衰分期参考结果；该方法包括如下步骤：1)对待测心音信号X(n)进行预处理，得到处理后的信号X_T(k)，n＝1,2,…,N，N表示待测心音信号X(n)的采样点总个数，k＝1,2,…,K，K表示处理后的信号X_T(k)的采样点总个数；2)对预处理后的信号X_T(k)进行小波包分解，得到子频带小波包系数；分别对各子频带小波包系数进行重构，得到重构后的各个子频带信号D_g(k)，g∈{1,2,…,m}，m为子频带信号总个数；3)将所述m个子频带信号D_g(k)构成m×K的时间幅值矩阵，然后根据奇异值分解理论，对时间幅值矩阵进行奇异值分解得到若干个奇异值并求熵，得到相应的心音奇异熵值；利用能量谱公式分别计算m个子频带信号D_g(k)的能量谱以及重构信号X_T(k)的总能量谱并求熵，得到相应的心音能量熵值；利用welch功率谱估计法分别估算m个子频带信号D_g(k)的功率谱并求熵，得到m个对应的心音功率谱熵值；4)从得到的m个心音功率谱熵值中择优选取a个心音功率谱熵值，0＜a≤m；5)将选取的a个心音功率谱熵值连同所述心音奇异熵值和心音能量熵值的集合作为待测心音信号的特征向量6)获取训练得到的用于心衰分期识别的支持向量机分类模型，对待测心音信号的特征向量进行分类识别，判定待测心音信号所属的心衰分期，得到心衰分期参考结果。 

关 键 词： 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：G06K9/00; G06T7/00; A61B7/02