[发明专利]一种基于隐马尔可夫心动周期的心音分割方法及其装置

权利要求书

1.一种基于隐马尔可夫心动周期的心音分割方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：

步骤一：获取心音信号，对其进行预处理，得到干净的心音信号；

步骤二：希尔伯特提取信号包络；

对步骤一预处理后的心音信号x(t)，进行希尔伯特变换，得到其定义为：

其中x(τ)是心音信号，t表示固定的时间值，τ表示时间；

由此可知，希尔伯特变换的实质是理想化的九十度相移器；将心音信号x(t)作为实部，其希尔伯特变换后的作为虚部，构成的复信号z(t)，即为x(t)的解析信号，表达式即为：

对z(t)求模，则可以得到心音信号x(t)的包络；

步骤三：基于不同导联的最值预设基准线，获取希尔伯特包络提取后心音的第一心音S1峰值和第二心音S2峰值所在位置；具体是：

3-1不同听诊位置心音峰值位置差异较大，故统计希尔伯特包络提取后某一心音在音频范围内的最值；

3-2根据不同的最值确定基准线的取值范围，如在听诊位置AV下采集的心音，其包络最值浮动范围为[0.06-a,0.06+a]，a表示因个体差异的浮动值，则校准线设置为[0.008-a,0.008+a]；如在听诊位置MV、TV处，包络最值浮动范围为[0.015-a,0.015+a]，则校准线设置为[0.05-a,0.05+a]；如在听诊位置PV处，包络最值浮动范围为[0.3-a,0.3+a]，则校准线设置为[0.1-a,0.1+a]；

3-3提取基准线位置以上的峰值作为第一心音S1峰值和第二心音S2峰值；

步骤四：基于心动周期的峰值定位；

根据心音信号性质，心脏正常状态下的舒张期比收缩期长；而心音周期性变化导致S1、收缩期、S2、舒张期是依次顺序且周期性重复出现，则信号峰值S1、S2也是相邻出现，即可确定S1、S2的峰值对应关系，计算每个峰之间的距离：

设某一峰值为q_n，n表示心音峰值序号，其左侧峰值q_n-1距离q_n持续时间为t_n-1，其右侧峰值q_n+1距离q_n持续时间为t_n，比较t_n-1与t_n大小，如果t_n-1＞t_n，则识别峰值q_n为S1；如果t_n-1＜t_n，则识别峰值q_n为S2,此时根据峰值之间的关系便可确定S1和S2的位置；

步骤五：基于改进的隐马尔可夫心动周期的舒张期提取；

将希尔伯特包络提取后心音作为观测序列，心音的四种状态作为隐藏状态,记为集合C＝(C₁,C₂,C₃,C₄)，其中C₁表示S1、C₂表示收缩期、C₃表示S2、C₄表示舒张期，则参数λ是隐马尔科夫模型的属性，用于表示希尔伯特包络提取后心音信号下一个状态只依赖于当前时间中占用的状态，整体表示为：

λ＝(A,B,π) (3)

其中＜表示状态转移概率矩阵，是决定状态序列的，则

其中a_ij表示从状态C_i到状态C_j转移时的概率，c_t表示t时刻模型所处的状态；

此时根据心音具有规律性振动产生的准周期性生物信号，且总是按照S1、收缩期、S2、舒张期这四个状态循环出现，所以状态转移概率矩阵A表示为：

B表示观测状态概率矩阵，是决定观测序列的，设观测值序列集合为O＝{O₁,O₂,…,O_t}，B＝{b_j(O_t)}，其中b_j(O_t)是在状态j时观测值符号O_t输出的概率；

π表示初始状态概率集合，则

π＝{π_i},π_i＝P[c_i＝C_i],(1≤i≤4) (6)

由于实际采集的PCG信号实在心动周期的任何一个状态下采集的，但由于PCG信号各区间持续时间并不均匀，因此根据PCG信号特点，S1、收缩期、S2、舒张期这四个状态的初始状态概率分布π₁、π₂、π₃、π₄分别如下：

此时可以得到

λ_HMCC＝(A,B,π_HMCC) (8)

其中λ_HMCC表示改进后的隐马尔可夫心动周期的属性，π_HMCC＝{π₁，π₂，π₃，π₄}；

步骤六：利用改进后维特比算法定位心音信号S1、S2的最佳时间跨度；

6-1初始化标记k＝0；

6-2对希尔伯特包络提取后心音的某个采样点根据公式(10)计算根据判断概率最大的值是否为C_j,j＝1或3，若是则更新当前标记k＝k+1,若否则标记k＝0；然后进行步骤6-3，同时下一个采样点重复步骤6-2；其中C₁对应S1，C₃对应S2；

6-3设定最短状态持续阈值g，若连续非零标记k个数≥阈值g，则认为当前连续非零标记k对应的心音片段为s_i,i＝1或2所在区间，并获取当前区间的持续时间L；若连续非零标记k个数＜阈值g，则舍弃该值，认为其为不完整区间的持续时间；

6-4根据上述获取的持续时间L计算当前s_i,i＝1或2所在区间的概率；

其中表示s_i,i＝1或2所在区间的第m个采样点的前向概率；表示均值；

由于已经确定的S1和S2峰值所在的位置，却不明确S1和S2持续时间与峰值的对应关系，即峰值的时间跨度；因此可以通过期望取近似S1和S2的时间跨度；

步骤七：利用步骤六得到的时间跨度和步骤四确定的S1和S2的峰值定位位置，实现对原始心音信号的分割。