[发明专利]一种基于心音信号的心率分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于心音信号的心率分析方法及系统，其方法包括：利用带通滤波器对原始心音信号进行初始滤波处理，对处理后的原始心音信号进行延时得到心音参考信号；定义自适应滤波器并确定其利用到的代价函数；将处理后的原始心音信号和心音参考信号输入自适应滤波器，以使得代价函数最小为准则来更新自适应滤波器的权向量；计算自适应滤波器在当前时刻下的权值变化向量，并利用其与设定阈值之间的比较结果确定有效边界范围；基于设定最小分段长度从有效边界范围中筛选出若干个心音段，进而构建有效心音信号；基于单自由度模型对有效心音信号进行包络提取，进而计算有效心音信号对应的心率参数。本发明实施例可提高心率测量结果的准确性。

技术领域

本发明涉及生物医疗技术领域，尤其涉及一种基于心音信号的心率分析方法及系统。

背景技术

心音信号是人体重要的生理信号，大量心脑血管疾病的病理特征和生理信息都被包含在心音信号中，医生通过获取心音信号可以判断了解先天性心脏瓣膜受损情况或者血液流动情况。目前，医生在诊断心脏疾病时最常利用到电子听诊器，进而直接听取来自心脏瓣膜的声音，以此检查心脏是否存在任何异常，但是由此测量到的心音信号实际上混合有其他肺音、胸组织声音、环境噪声等不相干杂音，易造成心率听诊结果的准确性不足。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于心音信号的心率分析方法及系统，通过对采集到的原始心音信号进行一系列有效数据处理计算，可提高心率测量结果的准确性。

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于心音信号的心率分析方法，所述方法包括：

利用带通滤波器对采集到的原始心音信号进行初始滤波处理，并对处理后的原始心音信号进行延时得到心音参考信号；

定义自适应滤波器，确定所述自适应滤波器利用到的代价函数；

将所述处理后的原始心音信号和所述心音参考信号输入所述自适应滤波器中，以使得所述代价函数最小为准则对所述自适应滤波器的权向量进行调整更新；

计算所述自适应滤波器在当前时刻下的权值变化向量，再基于所述权值变化向量与设定阈值之间的比较结果，确定有效边界范围；

基于设定最小分段长度从所述有效边界范围中筛选出若干个心音段，再利用所述若干个心音段构建出有效心音信号；

基于单自由度模型对所述有效心音信号进行包络提取，利用包络信息计算出所述有效心音信号所对应的心率参数。

可选的实施方式，所述自适应滤波器利用到的代价函数为：

其中，J(n)为n时刻下自适应滤波器的代价函数，λ为遗忘因子，r(i)为i时刻下的心音参考信号，w(n)为n时刻下自适应滤波器的权向量，T为转置符号，x(i)为i时刻下的处理后的原始心音信号。

可选的实施方式，所述计算所述自适应滤波器在当前时刻下的权值变化向量，再基于所述权值变化向量与设定阈值之间的比较结果，确定有效边界范围包括：

计算所述自适应滤波器在当前时刻下的权值变化向量为：

s(n)＝‖w(n)-w(n-1)‖²

基于所述权值变化向量，计算得到设定阈值为：

Th(n)＝3×std[s(n)]

将所述权值变化向量中的各个元素按序与所述设定阈值进行比较，从中筛选出大于所述设定阈值的所有元素以形成有效边界范围。

可选的实施方式，所述基于设定最小分段长度从所述有效边界范围中筛选出若干个心音段，再利用所述若干个心音段构建出有效心音信号包括：