基于心动周期估计的心音分割及异常心音筛查算法

来源：电子与信息学报杂志2017年第11期北京时间：

作者：赵湛, 张旭茹, 方震, 陈贤祥, 杜利东, 李田昌

单位：2.(中国科学院电子学研究所 北京 100190) ②(中国科学院大学 北京 100049) ③(中国人民解放军海军总医院 北京 100048)

摘要：心脏疾病是全球发病率和死亡率最高的疾病，心音听诊可以获取心脏的机械特性及结构特征，与超声心动图、核磁共振等无创诊断技术相比具有快速、低成本和操作简单的优势。心音信号成分复杂，容易受到各种噪声和干扰的影响，听诊诊断结果容易受到医生主观性的影响，极大限制了心音听诊的应用。该文提出一种基于心动周期估计的心音分割及异常心音筛查算法，预先估计了心音的心动周期，存在随机干扰的情况下也可以正确识别信号中80%以上的心动周期，提高了算法的稳定性。同时提出了区分度良好的时域和频域特征指标，利用支持向量机建模，对异常心音的识别率可达92%。算法可辅助医生诊断，或用于家用便携式心音监护设备。

关键词：心音分割, 异常心音筛查, 支持向量机

基金资助：国家自然科学基金(61302033)，北京市自然科学基金(Z160003)，国家重点研发计划(2016YFC1304302, 2016YFC0206502, 2016YFC1303900)