[发明专利]一种电子听诊器的实时心肺音自动分离方法

摘要

本发明公开一种电子听诊器的实时心肺音自动分离方法，包括以下步骤：建立队列Qx、Qc以及Qr；将缓存数据插入队列Qx；判断队列Qx中是否有心音成分Si；若有完整的Si，xSi利用队列Qx与Qc中的Si成分，建立多个协方差矩阵，通过联合对角化获得特征向量矩阵；建立心音特征矩阵；利用心音特征矩阵构成投影矩阵，并求得分离后的心音信号向量与肺音信号向量。本发明可进行心肺音分离；可有效地分离出心音信号和肺音信号；且对于呼吸道出现病变导致听诊信号出现附加呼吸音，可在肺音分离结果中较好地保留这些附加呼吸音，为后续基于心肺音分离结果的诊断提供保障，该分离方法具有实时性以及准确性高的特点。

主权项

1.一种电子听诊器的实时心肺音自动分离方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立3个数据队列分别为待分离心肺音队列Q_x、已分离心音队列Q_c以及已分离肺音队列Q_r，对待分离心肺音队列Q_x、已分离心音队列Q_c以及已分离肺音队列Q_r进行初始化，初始化成空队列；步骤2、持续读取当前缓存数据样本插入队列Q_x中，且Q_x中保留的数据向量x总时长不超过0.2秒；步骤3、采用熵谱判断队列Q_x中是否有第一心音成分S1或第二心音成分S2，若队列Q_x中无第一心音成分S1或者第二心音成分S2，将数据向量x经通带为[601000]Hz的Butterworth滤波器进行滤波，滤波后插入队列Q_r中，并将与数据向量x同等长度的全零数据向量插入队列Q_c中，删除队列Q_x中的数据，若队列Q_x的尾部有不完整的第一心音成分S1或者第二心音成分S2，则将该心音成分前的数据经带宽为[601000]Hz的滤波器滤波，滤波后插入队列Q_r中，并将与该心音成分前的数据同等长度的全零数据向量插入队列Q_c中，删除队列Q_x中心音成分前的数据，若队列Q_x中有完整的第一心音成分S1或者第二心音成分S2，进入步骤4；步骤4、若队列Q_x中有完整的Si，将x中以Si成分的中心点对称分布的一段连续数据向量表示为x_Si，则x表示为步骤5、若队列Q_x中有完整的Si，检查队列Q_c中是否也有完整的Si，若队列Q_c中无完整的Si，将x经通带为[601000]Hz的滤波器进行滤波，滤波后插入队列Q_r中，x_Si经滤波器滤波得到并将x₀₁与x₀₂分别赋值为全零向量0₀₁与0₀₂,将全零向量0₀₁与0₀₂插入队列Q_c中，删除队列Q_x中的数据；步骤6、判断队列Q_c中Si成分的数量，若只有1个Si成分，复制出以该成分的中心点对称分布的一段连续数据向量c₁，利用x_Si与c₁计算其各自的协方差矩阵R₀与R₁以及参考协方差矩阵R_ref0与R_ref1，对R₀与R₁作广义特征值分解得到广义特征向量矩阵U和广义特征值向量d，对R_ref0与R_ref1作广义特征值分解得到广义特征向量矩阵U_ref和广义特征值向量d_ref；若有2个或者2个以上的Si成分，选择最近的2个Si成分，复制出以2个Si成分的中心点对称分布的两段连续数据向量c₁与c₂，利用x_Si、c₁与c₂计算其各自的协方差矩阵R₀、R₁与R₂以及参考协方差矩阵R_ref0、R_ref1与R_ref2，对R₀、R₁与R₂作联合对角化得到特征向量构成的矩阵U和三个对应特征值向量d₀、d₁与d₂，对R_ref0、R_ref1与R_ref2作联合对角化得到特征向量构成的矩阵U_ref和三个对应特征值向量d_ref0、d_ref1与d_ref2；步骤7、将特征向量矩阵U与U_ref各列按各自对应特征值从大到小顺序重新排列，选择占总能量99.5％的特征值所对应的特征向量分别构成待选特征向量矩阵U_S与参考特征向量矩阵U_S,ref；步骤8、利用待选特征向量矩阵U_S与参考特征向量矩阵U_S,ref之间的相关性，选择与心音Si成分对应的特征向量构成心音特征矩阵U_Si；步骤9、利用心音特征矩阵U_Si构成投影矩阵P_Si，并由P_Si求得分离后的心音信号向量x_c与肺音信号向量x_r；步骤10、将心音信号向量x_c插入队列Q_c中，将肺音信号向量x_r插入队列Q_r中，删除队列Q_x中的数据；若仍有数据进入缓存，执行步骤2，若再无数据进入缓存，任务结束，退出。