[发明专利]基于巴特沃斯滤波器与香农熵法的心音分段方法和装置

说明书

本发明公开了基于巴特沃斯滤波器与香农熵法的心音分段方法和装置，用于解决现有的心音分段方法受噪声影响导致分段错误的问题。本发明包括：获取初始心音信号；采用巴特沃斯滤波器对初始心音信号进行滤波，得到预处理心音信号；采用香农熵法对预处理心音信号进行包络提取，得到心音包络信号；心音包络信号包括第一心音信号和第二心音信号；采用预设的第一阈值和第二阈值，在心音包络信号中确定第一心音信号或第二心音信号的起始时间点和终止时间点；采用起始时间点和终止时间点对心音包络信号进行分段。通过本发明实施例，解决现有的心音分段方法受噪声影响导致分段错误的问题。

技术领域

本发明涉及心音分段技术领域，尤其涉及一种基于巴特沃斯滤波器与香农熵法的心音分段方法和装置。

背景技术

心血管疾病是长期以来严重危害人类生命健康安全的全球头号杀手，心血管疾病死亡人数在全球疾病死亡人数中的占比居高不下。通过辅助诊断及早发现和干预是减少心血管疾病给人类生命健康带来损害的最佳方法，而心音信号分析便是心血管疾病最常用的辅助诊断方法之一。

心音是指由心肌收缩与舒张、心脏瓣膜启闭、血液撞击心室壁以及大动脉壁等引起的震动所产生的声音。心音信号能反映心脏及大血管的机械活动情况，在一些心血管疾病尚未发展到出现临床症状与病理性形态改变时，心音信号中便可能出现异常声音信号。心音分析的传统方法是借助听诊器进行听诊并识别判断，但受限于医生的听诊水平和噪声的影响，这种判断的精确度比较差。随着信号处理等技术的发展，心音分析开始进入了定量分析的阶段。心音分段是心音分析的基础，心音分段能获得心率、识别心音中的各个独立成分，为后续的特征提取和模式识别提供定位基准。

现有的心音分段方法能得到较为平滑的心音包络，分析效果良好，但是其对于噪声较为敏感，极易受肺音、仪器噪声、环境噪声等杂音的影响，造成分段错误。

发明内容

本发明提供了一种基于巴特沃斯滤波器与香农熵法的心音分段方法，用于解决现有的心音分段方法受噪声影响导致分段错误的问题。

本发明提供的一种基于巴特沃斯滤波器与香农熵法的心音分段方法，包括：

获取初始心音信号；

采用所述巴特沃斯滤波器对所述初始心音信号进行滤波，得到预处理心音信号；

采用所述香农熵法对所述预处理心音信号进行包络提取，得到心音包络信号；所述心音包络信号包括第一心音信号和第二心音信号；

采用预设的第一阈值和第二阈值，在所述心音包络信号中确定所述第一心音信号或所述第二心音信号的起始时间点和终止时间点；

采用所述起始时间点和所述终止时间点对所述心音包络信号进行分段。

可选地，所述采用所述香农熵法对所述预处理心音信号进行包络提取，得到心音包络信号的步骤，包括：

归一化所述预处理心音信号，得到归一化心音信号；所述归一化心音信号包括多个子归一化心音信号；

分别计算每个所述子归一化心音信号的子平均高阶香农熵，生成子平均高阶香农熵序列；

计算所述子平均高阶香农熵序列的平均值和标准差，并采用所述子平均高阶香农熵序列、所述平均值和所述标准差计算所述预处理心音信号的归一化平均高阶香农熵；

将所述归一化平均高阶香农熵作为所述归一化心音信号的包络，得到心音包络信号。

可选地，所述分别计算每个所述子归一化心音信号的子平均高阶香农熵，生成子平均高阶香农熵序列的步骤，包括：

分别对每个所述子归一化心音信号进行采样，确定每个所述子归一化心音信号的采样点数；

统计每个所述子归一化心音信号的重叠采样点数；