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心臟儲備指標自動提取算法醫學研究

  • 發布日期:2018-08-18
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本文是一篇碩士醫學論文,醫學寫論文的目的就是進行學術交流,最終是給人看的,因此,論文必須具有可讀性,即文字通順,結構清晰,所用詞匯具有專業性,而且是最易懂,最有表達了的字眼。使讀者用較少的腦力和時間理解所表達的觀點和結論,并留下深刻的 影響。(以上內容來自百度百科)今天為大家推薦一篇碩士醫學論文,供大家參考。
 
1 緒 論
 
1.1 研究背景及意義
《2013 年世界衛生報告》指出,心血管病是一種十分嚴重的心臟疾病,對人類健康造成了極大威脅,已成為人類的頭號殺手[1]。目前,國內心力衰竭的患病率沒有西方國家高,但卻是唯一一種患病率、病死率在我國一直呈上升趨勢的心臟疾病。從《中國心血管病報告 2015》中最新統計數據表明,國內心血管病的患者已經達到了 3 億,在居民疾病死亡原因構成中超過了百分之四十,而心力衰竭的患病人數已高達數百萬,成為首位死亡因素[2]。心力衰竭的病死率很高,僅僅低于高血壓和腦卒中,有關研究表明慢性心衰是大多數心血管疾病的主要死亡原因及其終末階段[3]。心血管病的患病率逐年增加,尤其是在農村老年人中居高不下,已成為公共衛生問題,因此,心血管疾病已引起了社會以及醫學界的廣泛關注。為了降低心血管疾病的患病率,提高治愈率,積極探索一種用于心臟疾病早期預防和診斷的方法顯得尤為緊迫。心臟推動血液流動,為人們的生存和發展提供每日所需的養分,是生命得以延續的重要動力源泉。由于心肌的收縮、心臟瓣膜的啟閉以及血流對心室和大動脈壁的沖擊等作用下所引起的振動,經過胸傳導系統到達胸壁而形成的體表信號,即心音[4]。由此可見心音信號是由多種不同來源的振動信號共同作用下形成的一種復合音。從心音信號的產生可知心音信號中包含了許多心臟及血管相關的信息,這對研究心臟疾病的類型具有重要意義。心音信號不僅能反映心臟和血管相關的機械運動狀況,同時也為心臟瓣膜性疾病、冠心病等心臟疾病的診斷提供了重要的病理信息,利用心音聽診檢測心功能狀態具有無創,低成本的特點[5~6]。許多臨床研究已經證明當心血管疾病尚未發展到心電信號產生異常之前,在心音信號上則表現出了雜音和畸變[7],利用心音與心臟疾病之間的相關病理性信息,有助于心臟疾病的臨床早期輔助診斷。傳統用于心臟疾病的診斷方法大部分都具有創傷性,而現代大型儀器檢測,費用高昂且受到使用條件等因素的限制,不便廣泛的應用于臨床心臟疾病的診斷,尤其是對比較偏遠的農村等地方。因此迫切需要研究一種無創、適用性廣地檢測方法評估心臟功能狀態,減輕臨床負擔。
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1.2 國內外研究現狀
 
1.2.1 心功能檢測研究現狀
目前臨床上常用于心功能檢測的方法主要有心電圖(ECG)、超聲心動圖以及心導管等。隨著科學技術水平的不斷提高,心功能檢測方法有了明顯地進步,不僅能提供一種心臟疾病診斷的方法,而且還可以實現心功能狀態的定量分析。①心電圖心電圖是對心臟跳動時電學活動的主要反應,可以對心臟的變時性和變傳導性進行有效地檢測,但卻不能反映其變力性。②心導管當某類心臟疾病不能采用無創性檢查方法診斷時,會選擇心臟導管術檢測心功能。心臟導管檢測是在心臟周圍血管處插入導管,送至心腔各處,因此會給患者造成輕度創傷。考慮到大多數患者中老年人居多,農村偏遠地區較多,自身身體狀況較差,承受危險和疼痛的程度較低,經濟情況較弱等諸多因素,采用心導管檢測心臟功能的方式不便于推廣使用。③超聲心動圖超聲心動圖能對心臟在不同時期的變化以及心臟左心室射血分數(LVEF)等參數進行直觀檢測,同時其超聲波回聲探測可以對心臟及血管的功能結構等相關信息進行無創檢查。超聲心動圖檢測心功能具有無創、可重復性好、便于監護等優勢,是目前臨床上心臟疾病診斷的常規檢測,被大量應用于臨床心臟功能狀態的評估。關于慢性心力衰竭診斷和治療現狀研究[9]中曾明確指出:通過 LVEF 反映心功能狀況與 NYHA 心功能分級所對應的心功能情況有所不同,特別是對舒張性心力衰竭患者不能正確識別,因此后期未把 LVEF 作為診斷心功能的“金標準”。除了上述幾種常見的人體心臟功能檢測方式以外,還有其它放射性檢查手段,由于價格和攜帶不便等原因不能推廣使用,因此需要研究一種便攜、無創、價格低廉的系統來評估人體心臟功能狀態。
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2 心音信號以及心臟儲備相關的基礎理論
 
2.1 心臟功能結構
心臟是人體最重要的器官,主要為人體日常的各項機能提供動力和養分,使血液可以在身體的各個部位運行,圖 2.1 所示為人體的心臟結構。心臟在結構上主要由四個腔室以及相關的動脈血管構成,其主要組成成分是心肌,位置大概位于左邊胸腔正中偏左的地方,大小如同人的拳頭一般。
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2.2 心音相關的基礎知識
 
2.2.1 心音的產生及組成
心臟瓣膜的振動,血液流經血管對管壁的沖擊等聯合作用下形成了一種復合振動,這種復雜的振動信息經聽診器或其它輔助設備而被人耳聽到的聲音,即心音[4]。有研究表明在心臟和周圍相關的瓣膜血管等還未出現器質性病變之前,心音中就會出現病理性雜音,通過分析這類信息可以提前對心臟功能狀態進行評估。因此,分析心音信號對心臟疾病的早期診斷具有十分重要的意義,具有無創、低成本的特點。通常將心臟進行一次完整的機械活動時間稱之為心動周期,一般情況下每個人的心音信號中都應該包括四個心音成分,表現明顯的第一心音和第二心音,微弱的第三心音以及第四心音,通過心音聽診通常只能聽到第一心音和第二心音。心音的四個主要組成成分:第一心音(S1),其產生原因是由于房室瓣的關閉所引起的心室壁振動,是心室收縮期開始的標志,通常在左邊鎖骨下方第五肋間隙聽得十分清晰。第二心音(S2),由于主動脈瓣和肺動脈瓣的迅速開啟和關閉,血管壁在血液的沖擊作用下,從而引起自身和心室內壁的振動。第二心音的產生即表明舒張期的開始,持續時間較短。第三心音(S3),在第二心音之后產生,一般只有在兒童和少數青少年中可以聽到,但是并不一定表示異常。第四心音(S4),第四心音產生的時間較短,是 S1 產生之前的低頻振動,它是由于心房收縮,心室被血液快速充盈而引起的振動,也稱為心房音。在部分健康的成年人心音圖上可能會記錄到微小的信號,但通過聽診不容易聽到。正常人體的心音圖上一般只能記錄到上述四種心音成分,但是當心臟出現異常或患有疾病時,心音中就會出現雜音或者產生分裂的現象。心雜音的形成大多是由于心臟和大血管的結構或血液動力學特性的改變而引起的湍流,進而產生的振動[44]。
.......
 
3心音信號預處理.............11
3.1信號噪聲來源.......11
3.2常用的心音信號去噪算法.......12
3.2.1 自適應濾波..........12
3.2.2 數學形態學濾波............12
3.2.3 平滑濾波....13
3.2.4 小波變換....13
3.3應用小波變換實現心音信號去噪.....15
4心音信號特征包絡的提取及分段......21
4.1基于希爾伯特-黃變換提取心音特征包絡............21
4.2歸一化香農能量提取心音特征包絡...........26
4.3改進的維奧拉積分波形算法提取心音特征包絡...........30
4.4基于特征包絡實現心音信號分段處理.......36
4.5本章小結.....41
5自動提取心臟儲備指標.......42
5.1預處理并分段.......42
5.2提取心臟儲備指標.........43
5.3結果與分析...........44
5.4本章小結.....50
 
6 心臟儲備指標自動提取 GUI 的設計與實現
 
GUI 的設計主要是為了方便使用者在操作過程中盡快的熟悉各項功能,實現心臟儲備指標的提取和心功能狀態的初步評估。在 GUI 設計過程中可遵循一定的設計原則和步驟,友好的人機交互具有良好的應用前景。
 
6.1 GUI 的設計原則
①簡單性界面的設計是為了讓使用者對該系統的功能一目了然,簡單大方、直觀的界面能讓使用者迅速了解其用途,因此設計時應盡量減少窗口的數目和多余的版塊。②一致性所謂一致性就是為了讓整個界面看起來自成一體,風格一致,盡量避免不同風格類型的模塊存在,讓使用者更快地熟悉各項功能。③習常性設計界面時,應盡量使用大家熟悉的標志和符號,便于使用者操作。④其它特性在其它方面主要是界面的動態性能,例如界面中功能的響應是否快速有效,是否足夠人性化,可以在等待時間長的情況下設置友情提示。其中需要注意幾點:①在設計各個功能模塊的草圖時,需要結合使用者的意愿以及功能實現等角度考慮,讓界面更加清晰,便于操作,更加人性化;②上機測試這部分內容應該針對設計的功能進行逐個測試,通過后再進行下一個模塊的測試,這樣可以避免整體測試時出現問題,同時在出現問題后便于定位查找相關的解決方案。
........
 
總結
 
心臟儲備是評估心臟功能狀態的重要指標,對研究人體心臟對外刺激以及各種應激條件下自身的可調節能力具有重要意義,被廣泛運用于臨床醫學以及運動員增強和平衡意外情況中。人體心臟功能狀態的評估可通過人體心音信號進行檢測分析,目前國內外對心音信號的研究已經取得了不錯的成績。本論文針對心臟儲備指標的自動提取進行了如下的研究:第一、信號采集部分。本論文中使用的心音信號數據均來自于本團隊研發設計的心臟儲備檢測儀采集,采樣頻率為 11025Hz,量化值為 8 位,保存格式為.wav音頻格式。本次使用的心音包括正常心音 245 例,異常心音 72 例。其中異常心音有二尖瓣關閉不全、肺動脈瓣狹窄、主動脈關閉不全以及心律不齊四種信號類型。第二、心音信號預處理部分,此部分內容主要是對心音信號進行去噪,考慮到環境噪聲、采集器與身體之間摩擦、人體特異性等諸多因素對信號采集的影響,心音中難免引進各種噪聲。因此,這部分內容主要分析了心音信號中噪聲的來源以及處理方法。基于小波變換去噪具有很好的局部特性,通過三組實驗確定了小波去噪的相關參數,對實際心音進行處理后得到了干凈的心音。第三、心音信號特征包絡的提取以及分段部分,是本論文的核心。特征包絡是對心音信號時域特征最明顯、最直接地表達,是目前心臟儲備指標提取算法中最常用的方法之一。本論文首先對目前使用最多的三種特征包絡提取方法進行了詳細地研究,并且分別研究了三種算法用于提取心音信號特征包絡的效果,結果表明采用維奧拉積分方法提取心音信號特征包絡算法速度快且抗干擾性強,但是特征包絡不夠光滑可能會造成誤判。因此,本論文結合香農能量突出中強度信號的特點提出了一種改進的心音信號包絡提取算法,通過正常和異常心音信號,驗證了該算法的抗干擾性,且心音特征明顯。另外,基于改進的維奧拉積分波形方法所提取的心音信號特征包絡,結合短時過零率重點研究了一種改進閾值分段算法,實現了心音信號的分段處理,對心臟儲備指標的提取打下了重要的基礎。
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參考文獻(略)
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