[发明专利]一种心音信号特征提取、检测模型构建及检测装置

说明书

本发明公开了一种心音信号特征提取、检测模型构建及检测装置，通过设置了噪声处理子模块利用阈值筛选的方法对心音信号中的噪声进行去除，设置了削顶失真处理子模块利用对称三角形重塑的方法对心音信号中的削顶失真信号进行塑形，获得了准确的心音信号，从而提高了心音特征提取的准确性；通过设置了心音特征提取模块，将心音信号中的频域特征、时域特征以及待检测对象的个体特征进行融合，获得了准确的心音特征；采用分类网络对提取到的心音特征进行分类，提高了分类的准确性，从而提高了心音检测的准确率。

技术领域

本发明涉及信号检测装置，具体涉及一种心音信号特征提取、检测模型构建及检测装置。

背景技术

随着现代社会物质生活水平的改善，心血管疾病在我国呈上升趋势，统计资料表明，心血管疾病死亡者占总死亡人数的比例是最大的，心脏检测和分析是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段，心电图检查是心脏变时性和变传导性的最佳监测方法，但不能用来监测心脏的变力性，心音检查有无创性、重复性好的优点，具有心电图、超声心动图不可取代的诊断优势，随着心音的发生机理、心胸传播特性等方面研究工作的深入开展以及现代数字信号处理技术的广泛应用，越来越多的研究结果表明心音信号的测量及处理在实际应用中具有重要意义，心音检测方法已经从以前模拟心音图上进行的时域分析、频域分析、功率谱分析发展为现在数字心音图上的时频分析。

由于在心音信号的分析中，所要面对的一个问题就是噪声干扰，它们直接影响着心音检测的准确性，在实际环境对被采样人进行心音的采集过程中，由于传感器和被采样人皮肤的摩擦声(偶发)/被采样人身体内出现的异常肺部呼吸噪声/采样环境突发的大的电器噪声/人的咳嗽声等(身体内及环境的偶发噪声)，以及由于被采样人的特殊身体情况(如身体瘦弱/心脏跳动特别有力/采样时紧张，胸口起伏很大等等)，都可能导致心音信号有大噪声信号混入或者心音信号产生部分或周期性的削顶失真，导致心音特征提取的不准确，从而造成不能准确的对心音信号进行处理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种心音信号特征提取、检测模型构建及检测装置，用以解决现有技术中心音检测方法中由于心音信号有大噪声信号混入或者心音信号产生部分或周期性的削顶失真导致心音特征提取的不准确，从而造成不能准确的对心音信号进行处理的问题。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种心音信号特征提取装置，用于获取待检测对象的初始心音信号序列中的特征序列，包括心音信号预处理模块以及心音特征提取模块；

所述的心音信号预处理模块用于对所述的初始心音信号序列进行预处理，获得预处理后的心音信号序列；

所述的心音信号预处理模块包括噪声处理子模块以及削顶失真处理子模块；

所述的噪声处理子模块用于对初始心音信号序列进行去噪，获得去噪后的心音信号序列；

所述的削顶失真处理子模块用于对所述的去噪后的心音信号序列中的削顶失真信号进行重塑后，获得预处理后的心音信号序列；

所述的心音特征提取模块用于对所述的预处理后的心音信号序列中提取信号特征，所述的信号特征包括频域特征以及时域特征；

所述的心音特征提取模块还用于提取个体特征，将所述的频域特征、时域特征以及个体特征融合后，获得特征序列。

进一步地，所述的噪声处理子模块包括周期分段单元、阈值获得单元、判断单元、去噪单元以及信号整合单元；

所述的周期分段单元用于根据所述的心跳周期数对所述的初始心音信号序列进行周期分段，获得多个心音信号子序列；

所述的阈值获得单元用于获取每个心音信号子序列中所有数据点的幅值绝对值，获得每个心音信号子序列中所有幅值绝对值的最大值后，求取平均值，获得门限阈值；