[发明专利]用于先心病筛查的心脏杂音智能分析方法

说明书

本发明公开了用于先心病筛查的心脏杂音智能分析方法，属于医疗技术领域。用于先心病筛查的心脏杂音智能分析方法，包括数据处理和特征识别，数据处理为同步采集的心音、心电与超声心动图三路数据进行处理，可以通过信号预处理技术，有效地将新生儿的心音由于心脏器质性病变所产生的杂音分离出来，通过将心音信号进行小波变换，把一个心音分解成若干不同频率的信号，计算不同频率信号的时域特征值和频域特征值，再把计算出的时域特诊值和频域特诊值作为输入，通过向量机训练好的模型进行分类，可以比较准确提取心脏杂音特征，能够为医学工作者提供较为准确的、低成本、无风险的判断依据，有利于先心病筛查的普及。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，更具体地说，涉及用于先心病筛查的心脏杂音智能分析方法。

背景技术

先天性心脏病(简称先心病)是严重影响胎儿、婴儿正常发育的心脏器质性病变，先心病是指在胚胎发育过程中，由于心脏及大血管的形成障碍或发育异常而引起的解剖结构异常，导致胎儿出生后应自动关闭的血流通道，未能闭合的情形或血流通道异常狭窄，从而导致身体各个部位的供血不足，严重影响胎儿的正常发育，甚至夭折。先心病是先天性畸形中最常见的一类，约占各种先天性畸形的28％，并且约占出生活婴的0.4％～1％。

心脏杂音是指在心音与额外心音之外，在心脏收缩或舒张时血液在心脏或血管内产生湍流所致的室壁，瓣膜或血管振动所产生的异常声音。二级以上杂音多表示心脏血管有器质性病变如心瓣膜病、先天性心脏病、发热等。

目前在胎儿先心病诊断领域里，正在使用的均是较复杂的、较大型的昂贵器械；通过在18-20周孕期检查时，进行四维超声腹外、产道或肠内的检查，以及进行核磁共振的检查，能够看到胎儿是否患有先心病，但是这类检查的灵敏度低，成本高，且这类检测所采用的器械在使用上存在较高的风险、操作复杂和不易便携等缺点，而现有的结合新生儿先心病可靠的筛查手段，虽对出生的新生儿先天性心脏病进行有效地管理，对发现的新生儿先心病的保健、诊断、治疗、康复有重要意义，但是缺少量化标准，对于普及性筛查较难开展。

发明内容

1．要解决的技术问题

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供用于先心病筛查的心脏杂音智能分析方法，它可以通过信号预处理技术，有效地将新生儿的心音由于心脏器质性病变所产生的杂音分离出来，通过将心音信号进行小波变换，把一个心音分解成若干不同频率的信号，计算不同频率信号的时域特征值和频域特征值，再把计算出的时域特诊值和频域特诊值作为输入，通过向量机训练好的模型进行分类，可以比较准确提取心脏杂音特征，能够为医学工作者提供较为准确的、低成本、无风险的判断依据，有利于先心病筛查的普及。

2．技术方案

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

用于先心病筛查的心脏杂音智能分析方法，包括数据处理和特征识别，所述数据处理为同步采集的心音、心电与超声心动图三路数据进行处理，所述特征识别包括以下步骤：

步骤一、通过算法及半人工参与，把心音信号进行小波变换，从而把一个心音分解成若干不同频率的信号，从心音图数据中提取两个声音库，其中一个声音库由心脏杂音组成，另外一个库由正常心音组成，进行特征提取提出心脏杂音和正常心音的时域特征值及频域特诊值，然后利用向量机进行训练，得出向量机参数，利用该向量机参数进行心脏杂音和正常心音的比较；

步骤二、进行信号预处理，包括重采样和识别弱信号，然后对心音信号进行带通滤波，计算智能阈值(每段心音信号都有自己的阈值，根据该阈值找出潜在的心脏杂音)，找出所有潜在心脏杂音，提取潜在心音的时域特征和频域特征，并用向量机进一步判断该潜在心脏杂音是真的心脏杂音还是正常心音。