[发明专利]一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法

说明书

本发明公开了一种基于Lempel‑Ziv复杂度的异常心音识别方法，步骤包括：首先用录音设备录取一段心音信号，并从中选取包含至少一个心音完整周期的一段信号；然后分帧计算截取心音信号的能量值，通过低通滤波处理得到截取心音信号的包络值；将截取心音信号分成第一心音、第一第二心音间期、第二心音三部分，分别计算其对应包络的Lempel‑Ziv复杂度；计算正常心音第一心音、第一第二心音间期、第二心音三部分的包络的Lempel‑Ziv复杂度，确定其分布规律；根据正常心音分布规律判断检测心音是否异常。本发明通过分三个阶段计算片段包络的Lempel‑Ziv复杂度，并以此判断心音异常与否，计算简便和速度较快，适用于家庭电子听诊辅助诊疗系统中异常心音的识别。

技术领域

本发明涉及医学测量和信号处理技术领域，尤其涉及一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法。

背景技术

内科医生通常可根据患者心音诊断心脏疾病。随着移动医疗健康监视设备的不断发展，可开发智能设备实现异常心音的自动识别，实现疑似异常心音初筛查，以缓解日益紧张的医疗资源。另外，仅凭主观感受不容易察觉心脏早期病变，若移动医疗健康监视设备能识别出疑似异常心音并报警，则有助于疾病的早期诊断和治疗。

识别异常心音的常见方法有利用异常心音与正常心音的相关性差异、频率分布差异等，这些方法计算量较大，算法相对复杂，难以满足移动医疗健康监视设备高速运算的要求。

因此，为了能够迅速判断用户的心音是否正常，需要一种简便的识别异常心音的方法。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法，通过分析和处理采集到的心音信号，引入分时间段计算Lempel-Ziv复杂度(后文简称LZ复杂度)来改进传统方法，以识别异常心音。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于Lempel-Ziv复杂度的异常心音识别方法，包括如下步骤：

1)随机获取某一心音信号X(k)，并对其进行分帧，计算各帧的绝对值均值E(m)；

2)对绝对值均值E(m)进行低通滤波处理，得到各帧的包络值En(m)；

3)对步骤1)的心音信号X(k)所包含的完整心跳周期，分为第一心音S1、心音间期S1S2和第二心音S2三个阶段，并确定其第一心音S1的起点和第二心音S2的终点，且将第一心音S1、心音间期S1S2以及第二心音S2分别记为X_S1、X_S1S2以及X_S2；获取X_S1、X_S1S2以及X_S2对应包络值En(m)的包络段，分别表示为En_S1(m)、En_S1S2(m)和En_S2(m)；

4)在一个正常心音的完整心跳周期内，分为第一心音S1、心音间期S1S2和第二心音S2三个阶段，分别计算各阶段包络值的LZ复杂度，且重复计算多组，求出均值，记为向量

5)根据步骤4)正常心音中各阶段包络值的LZ复杂度向量与向量的距离l_normal，确定合适的阈值C；

6)计算步骤4)中包络段En_S1(m)、En_S1S2(m)和En_S2(m)的LZ复杂度，记为向量[Y_S1,Y_S1S2,Y_S2]；

7)计算步骤6)的LZ复杂度向量[Y_S1,Y_S1S2,Y_S2]与正常心音均值向量的距离l；