心音_参考网

基于树莓派的心音诊断系统

一款实用、高效的心音采集系统，通过无创无痛的诊疗手段对心音信息进行采集和存储，并利用小波转换实现心音信号的收集，给体验者一个直观的检测方式。系统会根据所收集的波形与数据库中正常波形比对直接给出结果，这种测试方式准确率高、成本低、占用时间短，不需要专业知识基础，提升了心血管疾病的检测率。系统数据库采集的数据信息在医学研究与临床试验中起到很大的作用，对心血管疾病的治疗研究有重大意义。1 心音简介心音（heart sound）是指由于心脏瓣膜关闭、心肌收缩和血液

现代计算机 2023年18期2023-12-05

基于毫米波雷达的心音检测

睡眠监测[3]。心音信号反映了心脏及主血管的机械运动，心脏的病变也会引起心音的病变，因此有效的心音信息可以辅助诊断心脏疾病[4]。心脏经历一次完整的收缩期和舒张期的时间称作心动周期，心音信号伴随着心脏的跳动重复出现。每个心动周期出现的心音信号通常都包含有第一心音（S1）和第二心音（S2），但这两种心音的产生原因完全不同。第一心音的产生是由于心室收缩时二尖瓣、三尖瓣的闭合；第二心音则是由于心室舒张时主、肺动脉瓣的闭合。LFM（Linear Frequency

现代电子技术 2023年23期2023-12-01

基于突变点检测与峰值搜索的心音分割算法

102)1 引言心音是人体重要的生理信号之一,其包含的生理和病理信息是临床心脏疾病诊断重要依据。例如:对先天性心脏病(congenialheartdisease,CHD)的初诊和筛查主要依靠心脏听诊。CHD是造成新生儿和婴幼儿死亡的主要原因,在全国多地均位居新生儿出生缺陷的首位[1]。心脏听诊,对医生的经验和主观性有极大的依赖,具有局限性、不稳定性和不准确性[2]。因此,用现代信息技术分析研究心音和辅助诊断技术具有重要意义。近年来,国内外学者对基于计算机的

计算机仿真 2023年6期2023-07-29

基于蓝牙的无线听诊器及应用APP设计

实现无线监听用户心音，并集绘制心音图、数据存储和共享等功能于一体。该系统成本低、实用性强，适用于医院、家庭等多种场合，解决远程采集患者心音数据的难题，提高了医疗便捷性，并且有利于无线听诊和移动医疗的推广应用。关键词：无线听诊；移动医疗；心音；移动端应用程序中图分类号：TP311；TH776  文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）03-0155-05Design of Wireless Stethoscope Based on Blue

现代信息科技 2023年3期2023-06-22

心音心电同步采集系统的设计与实现*

信号［2～3］。心音是由于血流的冲击及心血管壁的振动、肌肉和肌腱的收缩、心脏瓣膜的开关而制造的一种复合音［4］，能够反映血液流动及心脏活动的情况。将心电和心音信号相结合进行联合分析，可有效提高心血管类疾病的检测［5］。目前，市场上的心电图仪只能实现心电信号检测，电子听诊器只能够进行心音听诊［6］。因此，本文将MEMS 先进制造技术引入传统的医疗器械领域，提出基于MEMS 高灵敏心音心电传感器对心电和心音信号相结合进行联合分析的新思路，利用心电信号对心音信号

舰船电子工程 2023年1期2023-06-05

改进残差神经网络实现心音分类*

436)1 引言心音信号是由心肌收缩、心脏瓣膜开闭和血液流动撞击等引起的振动所产生的声音。心音信号包含大量心脏生理信息，心音检测结果可以比其他检测结果更早表现器质性心脏病体征[1]，因此对心音信号的有效分析有助于心脏疾病无创诊断。当前深度学习在心音分类领域已经得到大量的应用。根据当前心音分类领域深度学习神经网络模型组合方式和训练方法，深度学习应用在心音分类领域的模式可分为以下3种：(1)一种或多种神经网络模型组合。许春冬等[2]通过构造心音功率谱密度特征矩

计算机工程与科学 2022年8期2022-08-20

基于TINA-TI的心音听诊电路实验教学仿真研究

TI仿真分析引入心音听诊电路实验教学中，通过虚拟仿真运用和掌握理论知识，进而指导电路制作和调试，能够有效激发学生的学习兴趣，掌握研究方法，提高学生的综合能力。1 TINA-TI简介TINA-TI是德州仪器(TI)公司与DesignSoft公司联合为客户提供的一个基于SPICE技术的电路仿真工具，适用于模拟电路和开关模式电源电路的仿真[4]。TINA-TI提供多达千种的元器件模型库，并且支持宏添加器件，具有简单、直观的图形界面和强大的分析能力，能够进行直流、

电气电子教学学报 2022年3期2022-07-30

基于LABVIEW的远程电子听诊器研制

传输、显示和播放心音。关键词：远程电子听诊器;LabVIEW;DataSocket;心音一、绪论中国在1999年便进入了社会老龄化阶段，60岁以上人口占到总人口的10%以上。据国家统计局数据，2020年中国人口60岁以上占比17.3%，预计2050年占比上升至34.6%，现已成为世界上老年人口最多的国家，也是人口老龄化发展速度最快的国家之一。我国心血管疾病患者已经超过2.7亿人，每年死于心血管疾病近300万人，占我国每年总死亡病因的51%。很显然，在中国人

科学与财富 2022年1期2022-05-31

基于小波阈值法的心音信号降噪处理

专业仪器去采集，心音信号都很容易受到外界或自身噪音的影响。即便是正常心音采集，也受到环境的噪音、自身的呼吸产生的噪音、检测时摩擦的声音等方面的影响。而对于病理心音来讲，因其自带的病理性杂音，就更加会干扰心音信号的收集，不利于心音信号的识别和提取。心音信号的去噪方法用得最多的就是小波变换，该方法可以在不失特征的前提下提取干净有用的第一心音S1和第二心音S2，而这两项信号是基本上能够反映大多数心脏运动状态的心音信号，以供后续的心音信号处理和分析[1]。1 心音

内蒙古科技与经济 2021年20期2021-12-20

医学生心音听诊现状和培训需求调查分析

 100041)心音是由跳动的心脏产生的声音及杂音，心音反映了心脏瓣膜突然关闭时产生的湍流。听懂心音具有重要意义，医生通过听诊可以初步判断患者心脏所处的病理生理状态，评估病情，为后续诊疗奠定基础。临床医生也需要通过病史、查体和自己的思考来培养自己的临床思维能力，而生而具有的能力如五官、感受、思维等是临床思维中的重要组成部分，善用自身能力能够帮助医生更快成长[1]。随着检查手段的增多，医生也可以借助其他诊疗手段明确心脏疾病病因，临床医生逐渐丧失了心音听诊的能

基础医学与临床 2021年12期2021-12-08

基于NAR-KF的心音信号仿真研究

000）0 引言心音信号即心脏产生的声音所形成的信号[1]，是通过人体血液流通使心脏瓣膜打开或关闭时振动产生的声音，是人体不可或缺的生物信号。为了更加精确地了解人体心音信号的特征[2]，近年来，大量学者对心音信号的预处理进行了研究。心音信号的预处理包括去噪、包络提取、分段定位以及特征提取[3]。在去噪方面，文献[4]提出了基于小波变换的心音信号降噪方法，对于心音信号的降噪有较为明显的效果，但是由于阈值函数的复杂程度导致适应性不足，方法普适性存在缺陷。针对该

现代电子技术 2021年21期2021-11-04

高斯混合模型对心音信号系统的识别研究*

净清晰，用于建模心音信号系统，具有较高的识别率。文章选取50例正常心音，对其建立一个GMM模型库，将需要识别的心音信号与建立的模型库进行匹配，识别被测心音是否属于正常心音。1心音信号的高斯建模识别思路近年来，对于生物识别系统，越来越多用到了高斯建模。对于心音信号的识别系统研究，建立GMM模型库，最重要的一个环节就是正确提取MFCC特征参数。将样本心音信号的特征参数进行一系列的计算，最后建立GMM模型库，同时将需要进行识别的心音信号的特征参数也提取出来，对G

九江学院学报(自然科学版) 2021年3期2021-10-19

基于小波熵的心音信号去噪算法研究

 255300)心音是心脏运动过程中所发出的声音，鉴于其产生机制，干净的心音信号蕴含了大量的心脏健康状况方面的信息，在评估心脏功能状况中发挥了重要的作用。但从人体采集的心音信号往往特别微弱，在采集的过程中易受到来自身体内部和外界的干扰而不可避免地混入噪声。所以心音信号用于医疗诊断分析之前必须先要消除其中的噪声[1]。目前常用的心音去噪算法有经验模态分解去噪算法[2-3]和小波去噪算法[4-7]等。基于经验模态分解的去噪算法简单地将心音信号分解为不同频段的固

山东理工大学学报（自然科学版） 2021年6期2021-07-02

优化的维纳滤波算法在心音信号中降噪的应用

可以检测到人体的心音信号,但是对于噪声却不能进行自我的判断与消除,而这些问题就需要智能算法进行弥补.智能算法可以针对病人的心音信号和外界噪声的特性,进行自我分析与判断,最后进行降噪.本文所研究的对象是二尖瓣心音信号,针对病人的二尖瓣心音信号来判断病人的病情.1 二尖瓣心音信号降噪的研究现状据分析,二尖瓣心音信号的噪声主要来自于周围环境中的噪声、工频噪声(50 Hz)、病人与周围物体的摩擦、仪器本身含有的噪声(35 Hz)等.这些噪声会吞没二尖瓣心音信号的有

沈阳大学学报(自然科学版) 2021年2期2021-05-07

基于数据库的心音合成软件设计

以诊断瓣膜疾病。心音是心脏跳动过程中由瓣膜开闭和血流冲击所产生的，能够反映心脏部分组织的健康状况。当心脏瓣膜发生病变后，心音中往往会有杂音出现。同时，采集心音无需昂贵的设备，这使得心音听诊长期以来被用于诊断心脏瓣膜疾病。一个心动周期通常可以分为4个部分：第一心音（S1）、第二心音（S2）、S1～S2间期和S2～next S1间期[6]，如图1所示。其中，S1和S1～S2属于收缩期，S2和S2～next S1属于舒张期[7]。无论是医生的听诊教学，还是依据心

医疗卫生装备 2021年2期2021-03-04

基于便携式电子听诊器的心音信号分析

34）0 引 言心音是心脏搏动过程中产生的一种振动信号，能够反映心脏活动、血液流动和心脏的健康情况[1]。传统的心音听诊工具是机械式听诊器，依靠听诊头膜片的振动采集心音信号。随着技术的发展，出现了基于数字信息技术的新式电子听诊器。这类听诊器改善了传统听诊器的部分缺陷，如噪声干扰、微弱心音辨识度低等问题，同时，结合数字处理技术可以对心音进行定量分析[2]。近年来，在心音分析方面，许多学者利用现代信号处理技术对心音信号进行研究。成谢锋等采用线性预测编码方法提取

现代电子技术 2021年4期2021-02-06

基于非平稳系统辨识的心音包络自适应分割

较大比例[1]。心音信号(Heart Sound Signal,HSS)分析是心血管疾病常用的辅助诊断方法之一,主要通过计算机辅助诊断分析系统的形式进行应用。心音信号的辅助诊断系统流程可划分为分割与分类两个主要步骤[2-3],其中分割是心音信号分析与诊断的基础与前提,分割结果对整个系统的分析结果具有重要影响。然而,心音信号相当敏感,极易受到仪器噪声、环境噪声、肺音、呼吸道音、肠鸣音及检测者自身活动状态等因素的影响。此外,各类病理原因也会导致心音中出现心杂音

计算机工程 2020年8期2020-08-19

听诊位置对心音生物识别效果的影响

特征来研究，例如心音信号、脑电信号、心电信号、基因（DNA）等，这是生物识别技术研究的一个新方向［1-4］。心音身份识别作为一种生物识别手段具有独特优势，因为心音信号是来源于人体内部的一种动态生理信号，它蕴藏着与心脏相关的大量生理信息，心脏结构的复杂性也决定了心音信号不容易被仿制。心音信号的普遍性、易采集性、唯一性、不易伪造性等特点使其可以作为一种高安全性的生物识别特征，并且现在已经有大量研究结果证明将心音用于身份识别技术领域是可行的。但在目前心音识别的相

南京邮电大学学报(自然科学版) 2020年2期2020-05-29

基于Android 移动平台的心音采集软件的设计与实现

领域的研究热点。心音是人体一种重要的生理信号，在心脏疾病的症状显现之前，心音往往就会出现异常。因此，对心音信号进行分析有助于较早发现心脏疾病。正常的心音中可听音通常包含第一心音（S1）和第二心音（S2）2 个部分，它们统称为基础心音[3]。S1 产生于心室收缩的开始阶段，是由二尖瓣和三尖瓣的关闭引起的；S2 产生于心室舒张的开始阶段，是由主动脉瓣和肺动脉瓣的关闭引起的[4]。心音听诊是一种成本低廉、操作简单的心脏检查方法[5]。由于传统的听诊器体积较大，信

医疗卫生装备 2020年2期2020-03-18

基于RLS-ANC算法的心音去噪实验研究

S-ANC算法的心音去噪实验研究陈茜茹1,2，钟清华1，张 涵1,2，李志为1（1. 华南师范大学 物理与电信工程学院，广东 广州 510631；2. 广东省心脑血管个体化医疗大数据工程技术研发中心，广东 广州 510631）提出一种基于自适应对消应用递归最小二乘（RLS-ANC）算法定位构建心音信号的方法。下位机采用专用医学听头采集心脏胸壁声信号，以嵌入式处理器STM32F103为核心构成心音信号采集实验系统，将采集的心脏胸壁声信号通过串口传递给计算机，

实验技术与管理 2019年12期2019-12-27

基于CNN的心音特征融合分类方法*

泽帆基于CNN的心音特征融合分类方法*韩威1,2李昌2刘厶元1刘伟鑫1,2邱泽帆2（1.广东工业大学 2.广东省智能制造研究所 广东省现代控制技术重点实验室）针对TFF1dCNN方法利用一维CNN分别对各心音片段的4个频带信号提取特征，可能无法充分提取各频带信号间相关信息的问题，提出TFF2dCNN方法。先将4个频带信号融合成二维信号；再由二维CNN进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法提升了分类正确率。此外，还分析了心音样本的分类正确率与其包含的心动周

自动化与信息工程 2019年5期2019-11-27

基于DHMM的低心率变异性心音的分割方法

素图像法[3]和心音分析[1-3]等。其中心音分析不仅可以检测出受试者是否存在异常，还可通过其作出病况预测，且方便、快速、经济，是一种完全无损的检测方法。心音分析已经得到了广泛应用，并成为心血管疾病主要的辅助诊断方法之一。心音信号由心脏机械工作产生，其蕴含着丰富的生理与病理信息。心音分割是心音自动分析的主要步骤之一。心音周期性分析及分割的根本目的是通过提取各心音成分上的病理特征，使后续的心音分类及诊断目标性更强、准确度更高。现实中，心音极易受到临床环境噪音

数据采集与处理 2019年4期2019-09-06

一种多阈值融合心音递归图的设计与应用

 210003)心音信号是人体重要的生理信号之一，它包含了关于心脏各个部分如心房、心室、心血管以及各个瓣膜功能状态的生理信息，具有普遍性、稳定性、独特性和可采集性等生物特征[1]。课题组在心音信号的基础上构建了心血管健康评估系统(进入了研究生电子设计大赛全国总决赛并获奖)-“生命心衣”，为了达到快而高效的效果，本文从二维的角度对心音部分进行分析。心音信号是典型的非线性信号，并且具有混沌特性，而递归图是分析时间序列周期性、混沌性的一种重要的非线性分析方法[2

振动与冲击 2019年16期2019-08-31

基于DSP的心肺音分离系统研究

诊; DSP; 心音; 肺音; 分离系统; 小波变换中图分类号： TN945+.5?34; TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2019）06?0092?04Abstract： In allusion to the problem that the heart sounds and lung sounds are mixed and also overlapped i

现代电子技术 2019年6期2019-04-04

基于自适应子带谱熵和短时平均幅度的心音端点检测∗

800）1 引言心音是心脏节律的外在表现，医学上可以通过监听心音实现对心脏健康状况的分析。每一心动周期可产生四个心音，在正常情况下，心音一般只包含第一心音（S1）和第二心音（S2），除S1、S2之外的心音称为额外心音；而当心瓣膜发生病变时，瓣膜会出现异常的振动及血流的改变，从而产生异常的心音，称心杂音。心杂音可与正常心音分开或相连续，亦可完全覆盖正常心音，因此在心脏病诊断中占有极其重要的地位［1］。端点检测技术常用于语音信号的分析与识别，噪声环境下的语音端

计算机与数字工程 2018年9期2018-09-28

基于混沌特性的心音反控制方法研究

心脏动力学研究。心音信号作为心脏舒张和收缩的复杂机械运动过程中心肌、血液、心血管及瓣膜等所产生的复合音，能很好的反映心脏各个部分如心房、心室、心血管及各个瓣膜的功能状态，且蕴含了大量的生理与心脏早期病变的病理信息[2]。国内外学者对心音信号混沌性进行了探索性的研究，并取得了一些有价值的结论。Grebogic等[3]提出了混沌控制理论可以控制心率失常，随后Garfinkel 等[4-5]运用了正比扰动反馈的控制方法(PPF)所产生基于混沌理论的电刺激信号去激

振动与冲击 2018年17期2018-09-27

基于LabVIEW的心音信号采集与分析平台构建

中心的思路。选择心音信号采集与分析为研究课题,构建基于LabVIEW的心音信号采集与分析平台，更好地支持电子学实践创新训练,全面提高学生的实践能力、创新能力及工程应用能力。该平台可以拓展为深度学习和身份识别实验平台[1-3]。1 设计原理和基本流程心音信号采集与分析平台与传统听诊器、ECG和超声多普勒仪等先进的辅助诊断仪器相比,具有效果好、成本低的优势[4-6]。心音信号中包含心脏瓣膜疾病的丰富信息,在检测该类型疾病方面,心音信号有着独一无二的优势。心音信

实验技术与管理 2018年8期2018-09-04

基于双阈值的心音快速分段算法及其应用研究

03)1 概 述心音信号是人体最重要的生理信号之一，它含有心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理信息，具备普遍性、独特性和可采集性的生物特征，有助于分析多种心脏疾病和人体的精神压力状况。一般情况下，一个正常的心音信号可以分为第一心音S1、收缩期、第二心音S2和舒张期这四个部分[1-2]，它们组成了心音信号一个完整的心动周期。心脏的收缩期是指从第一心音S1起点持续到第二心音S2起点的间隔，而舒张期则是指从第二心音S2起点持续到与

计算机技术与发展 2018年5期2018-05-28

基于心音周期性的自动分段研究

就出现心脏杂音和心音变异。杂音的出现和心音变异包含着丰富的病理信息[1]。因此，心音信号可作为临床辅助评估心脏功能状态的基本参数。人体心音信号是心动周期中，心脏瓣膜的开关、肌腱和肌肉的舒张、血流的冲击以及血管壁的振动而产生的一种复合音，一个心动周期中包括4个心音，通常称为S1（第一心音）、S2、S3和S4，多数情况下只能听见S1和S2[2]。心音信号分析处理的首要任务就是提取独立的心动周期。现有的心音分段方法有两类，一类是以心电图作为参考进行分段，这类方法

中国医疗设备 2018年1期2018-01-29

电子心音听诊器的可视化研究

学，例如：通过听心音来判断心律是否整齐、心脏瓣膜是否病变；通过听肺的呼吸声来检查肺功能；通过听肠道的蠕动声、胎儿的心跳声或是胃的活动声音来判断人体的腹部健康状况[1-2]。本文研究对象是电子心音听诊器，不但能实现心音实时播放，同时还具备心音图实时显示的功能。2 心音的产生机理心音是心脏各部分本身以及各部分之间相互运动所产生的生理性声音，总的来说，是指心脏、心血管系统机械运动产生的体现生理、病理方面信息的声音。就目前临床医学而言，除了心音听诊，也已经逐步用心

信息记录材料 2018年3期2018-01-12

双声道心音能量熵比的提取与识别研究

0023)双声道心音能量熵比的提取与识别研究孙科学1,2，魏 敏1，宋江珉1，李子炎1，成雨含3(1.南京邮电大学 电子科学与工程学院，江苏 南京 210023;2.江苏省射频集成与微组装工程实验室，江苏 南京 210023;3.南京邮电大学 信息化建设与管理办公室,江苏 南京 210023)研究了双声道心音的能量熵比提取与分类识别的基本原理和实现方法。分析了心音信号特性及提取双声道心音特征值的可行性和必要性。为了减少特征值的计算量，又能使特征值体现出时域

计算机技术与发展 2017年12期2017-12-20

一种心音身份识别中序列码的安全性分析

10023)一种心音身份识别中序列码的安全性分析宋江珉1，成雨含2，李子炎1，洪 亮1，孙科学1,3(1.南京邮电大学 电子科学与工程学院,江苏 南京 210023；2.南京邮电大学 信息化建设与管理办公室,江苏 南京 210023;3.江苏省射频集成与微组装工程实验室,江苏 南京 210023)通过提出并利用相似度和平均相似度的概念，对现有的基于拐点序列码的心音识别方法的安全性进行了评估。结果表明，现有的基于拐点序列码的心音识别方法存在规律明显、易于伪造

计算机技术与发展 2017年11期2017-11-20

基于自相关函数的心音周期提取和识别∗

基于自相关函数的心音周期提取和识别∗吴云飞 周 煜 陈天浩 沈竹青（宿迁学院信息工程学院 宿迁 223800）论文提出一种对单个心音周期进行快速定位并分析的方法。首先对心音信号进行削波，通过短时自相关函数，实现对心音周期的定位；然后利用短时平均能量，小波包分解等时频分析手段对心音特征参数提取并运用概率神经网络进行分类。结果表明，该方法可以对17种不同心音进行有效分类；与常见方法比，不仅减少了运算过程，而且可以实现对含有额外心音的复杂心音信号进行判断和识别。

计算机与数字工程 2017年10期2017-11-17

基于ARM架构的智能心音检测系统的设计与实现

ARM架构的智能心音检测系统的设计与实现刘黎明(商丘师范学院 物理与电气信息学院，河南 商丘476000)心音监测对心脏疾病的早期诊断和预防有着重要的作用.针对老年人常年奔波于家庭和医院之间看病行动不便的问题，设计一种用于检测心音功能的便携式心音信号采集系统，实现在家中就可以方便地对患者的心音进行实时监测和查看，该系统基于HKY06-C心音传感器将采集到的心音信号通过蓝牙设备传输到智能手机进行存储和实时显示，实验测试表明该系统达到设计要求.心音信号；嵌入式

商丘师范学院学报 2017年9期2017-08-11

基于香农熵的心音信号检测方法研究

5）基于香农熵的心音信号检测方法研究田文雪（西安建筑科技大学，陕西 西安 710055）对于诊断心血管疾病的多种模态的医疗数据中，作为音频的心音信号一般在疾病发生病变之前就能表现出异常。文章主要对心音信号进行分析与处理，利用dbN对心音进行频段划分，去除心音噪声，利用香农熵提取心音包络并利用时间门限检测心音信号的特征点。心音信号；dbN；香农熵；检测；心血管疾病1 基于dbN小波的心音去噪本文心音的音频信息利用普通音乐软件将其转换为WAV格式，之后利用MA

无线互联科技 2017年6期2017-04-26

一种心音小波神经网络识别系统

10003)一种心音小波神经网络识别系统成谢锋1,2, 傅女婷1, 陈 胤1, 张学军1,2, 黄丽亚1(1.南京邮电大学 电子科学与工程学院, 南京 210003；2.南京邮电大学 射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室, 南京 210003)设计一种心音小波神经网络识别系统，将心音特征抽取、有针对性的神经网络层次化架构和分类识别融合一体，以解决复杂条件下的心音分类识别问题。提出基于心音小波神经网络的识别模型，讨论如何构造心音小波和心音小波神经网络的

振动与冲击 2017年3期2017-03-09

计算机心音听诊教学系统的开发

1000）计算机心音听诊教学系统的开发孙浩 绵阳市第三人民医院 （四川 绵阳 621000）本文描述了计算机心音听诊教学系统的实现方案。系统包含五部分和六个板块，以数据库为基础，采用数字声音技术，能以多种方式播放心音并显示对应的心音图和心音说明，克服了传统教学方法的不足。系统中还介绍了心音听诊知识，使用Visual Basic作为开发平台，后台使用Access数据库储存数据。在系统中通过VB控件Adodc来连接窗体与数据库。心音的播放则是使用了Window

中国医疗器械信息 2017年6期2017-01-19

基于PSoC4的可视化心音采集系统*

SoC4的可视化心音采集系统*游菡萏1，房玉2，王海滨1，刘雪敬1，甘凤萍1（1.西华大学 电气与电子信息学院，四川 成都 610039；2.山口大学 理工学研究科，日本 山口县宇部市 755-8611）为提高医生心音听诊的准确性，设计了一种可视化心音采集系统。PSoC4芯片采集心音信号，经片内放大、滤波，由音频功放模块实现实时听诊，采用软件数字滤波器算法滤除干扰信号，处理后的心音数据经蓝牙无线传输至PC进行显示和存储。采集9名正常成年男性心音数据进行临床

电子技术应用 2016年4期2016-11-28

基于小波变换的呼吸音降噪新方法研究

波技术将呼吸音和心音分离到两个空间，分别通过重构两个空间的小波系数，重构出呼吸音。通过对标准信号及对临床采集呼吸音提取实验，ST⁃NST对正常人支气管呼吸音降噪、AWT对哮喘病人哮鸣音降噪分别都有很好的效果。以上两种方法，具有较强的实用价值，可以得到高信噪比的呼吸音信号，为后续呼吸音特征提取和分类提供了基础。关键词：呼吸音；心音；小波自适应阈值；平稳⁃非平稳滤波技术；降噪0　引言随着大气污染加剧，空气受到严重污染，环境问题越来越成为大众关心的话题。随之而来

现代电子技术 2016年3期2016-07-16

心音采集的实现

计了一种袖珍型的心音监听仪。本作品通过心音传感器采集心音数据，使用PC处理数据，再上传至网站数据库。使用者可以实时监测自身的健康状况。在发生问题的时候，也可以立刻将检查结果发送给医生，使得医生的工作效率加快，亦减少了病人的等待时间。【关键词】心音；健康；大数据0 引言根据心音来诊断心脏的历史可以追溯到很久以前。但是听心音的仪器的产生却仅仅二百多年的历史。1816年，第一个发明了听诊器是法国医生Laennec，而正式用于临床判断的却是在1817年。其实，起初

科技视界 2016年15期2016-06-30

心音信号采集及自动识别系统

字仍在逐年增长。心音信号是某些心脏疾病的直观反映，对心音信号进行分析研究可以帮助人们及时的发现心血管疾病。传统的获取心音信息是通过心脏听诊来完成的，心脏听诊是无创检测的非常重要的一种方法，是心电图无法取代的。但是心脏听诊主要由经验丰富的医生完成，诊断的过程中难免会有医生的主观判断，当然医生的听力更加限制了医生的判断，所以仅仅以听觉判断心脏是否病变使得心音信号不能被充分利用。为了能有效的利用心音信号，本文从数字信号的角度深刻剖析了心音信号，从理论到实际对心音

科技视界 2015年34期2015-12-23

电子心音听诊器的研制

式听诊器[2].心音是心脏各部分本身以及各部分之间相互运动所产生的生理性声音.20世纪60年代出现了心音图，在一定程度上，为发现和诊断心血管疾病提供了帮助[3].随着科技的进步，现有的电子听诊器相对传统听诊器有了一定的进步，已迈向电子化和数字化，其中“简便清晰电子听诊器”、“多功能电子听诊器”和“医用电子听诊器”都具有一定的信号预处理功能，改善了信号的精度和准确度，但价格昂贵.国外对心音信号的分析发展较早[4].1986年，Durand[5]对传统谱分析和

信阳师范学院学报（自然科学版） 2015年3期2015-08-09

基于心音的心功能监测方法及装置

116024基于心音的心功能监测方法及装置唐洪，覃开蓉，邱天爽大连理工大学 生物医学工程系，辽宁大连 116024心音是心脏血流动力与心脏相互作用而产生的一系列机械振动。从心音的产生机制上看，心音特征与心脏血流动力之间存在对应关系。心音特征有可能实时反映某些心功能的变化。本文总结前人的研究成果，定义了5个心音特征指标，在硬件平台上对志愿者高负荷运动后的心音进行实时监测。结论表明心音特征指标能实时反映志愿者的心功能变化。心音；心功能；幅度比值；舒张期与收缩期

中国医疗设备 2015年10期2015-06-01

基于Labview2014的心音信号瞬时频率分析

iew2014的心音信号瞬时频率分析韦博轩，彭松
兰州理工大学 电气工程与信息工程学院，四川 成都 6100310 前言近年来，随着物质生活的极大丰富，冠心病的发病率及死亡率呈逐年递增趋势，严重威胁着人类健康。心脏病的诊断与治疗已成为世界医学界研究的热点问题，尤其是心音相关的心脏疾病。利用现代信号处理技术对心音进行分析研究，是诊断心音相关心脏疾病的重要手段。心音具有随机性、噪音大、信号微弱等特性，仅依靠医务人员采用传统方法进行主观判断与分析不是非常可靠，因

中国医疗设备 2015年4期2015-04-17

基于Android的心音身份识别系统研究

的生物识别技术，心音身份识别技术采用心音信号进行身份识别。不同的人的心音信号有着完全不同的特征且具有极高的稳定性，可以作为生物识别技术的识别特征[3]。近年来，国内外一些研究人员对心音身份识别进行了研究，证明了采用心音信号进行个人身份识别的可能性，并取得了一定的进展[4]。本文开发的基于Android的心音身份识别系统，能够方便地完成对用户心音信号的采集，完成用户的注册以及识别。1 心音身份识别原理利用心音信号进行身份识别主要包括两个过程:训练过程和识别过

杭州电子科技大学学报(自然科学版) 2014年2期2014-12-02

应用状态描述方法(SRM)的心音信号识别

方法(SRM)的心音信号识别张晓芬1，严中洪2(重庆理工大学药学与生物工程学院，重庆 400054)介绍了一种新的心音信号识别方法——状态描述方法(SRM)，它不仅能有效区分正异常心音，还能对同一个人不同时期的心音状态进行评估。利用SRM分析心音信号，通过传统的方法提取出心音信号的特征值后，构建出SRM模型。实验结果表明:通过该模型可以有效区分不同状态的心音信号。区别于传统心音识别方法，SRM通过尺度的变化能不同程度地显示心音的状态变化，为研究生物信号模式

重庆理工大学学报(自然科学) 2014年3期2014-06-27

基于希尔伯特-黄变换和提升小波包相结合的心音信号识别研究

升小波包相结合的心音信号识别研究江玉柱，张 伟，韩立喜，张 康，李 松，井 赛，张 科，尹晓峰目的：研究基于希尔伯特-黄变换和提升小波包相结合的方法对正常和异常心音信号识别的效果。方法：首先用DB6小波对心音信号进行降噪处理，然后用希尔伯特-黄变换分析提取心音信号的时域、频域特征值，再通过自适应提升小波包提取信号的频带能量特征值，最后通过支持向量机对心音信号进行分类识别。结果：对临床采集的240例异常心音和正常心音进行实验，正确识别率达到97.2%，且运算

医疗卫生装备 2014年10期2014-03-24

二维心音图特征提取与识别方法的研究

10003）二维心音图特征提取与识别方法的研究成谢锋， 蔡华民（南京邮电大学电子科学与工程学院，江苏 南京 210003）针对心音的特征提取问题，将一维心音信号转换成二维心音图，采用图像处理技术提取心音的图像特征。本文首先对一维心音信号进行小波降噪和幅值归一化，将处理后的心音信号转换成具有统一性和可比性的二维心音图，并进行预处理；然后结合心音生理意义和二维心音图的图像特征，对能表征二维心音图生理信息的图像特征进行分析研究，重点研究二维心音图纵横坐标比和拐点

图学学报 2014年2期2014-03-06

基于小波变换的病灶心音信号识别

疾病诊断技术中，心音信号分析发挥着十分重要的作用[2]。通过心音诊断技术检测病灶信号可以实现无创诊断，及早发现疾病并做好早期治疗工作。随着对小波变换的深入研究，小波变换应用日益广泛，在心音信号的提取和分析技术中起着重要的作用[3]。小波变换的优点是，能同时对信号时域和频域进行分析，具有良好的频域投射特点，因而能够将心音信号投射到不同尺度中进行能量分析。目前，心音信号基于小波包变换的处理算法复杂度高、处理速度慢，且对硬件要求高，因而实用性不强。本文提出了一种

中国医疗设备 2013年2期2013-11-19

基于虚拟仪器的心音采集与分析系统设计*

器的开发与利用，心音信号的有效利用受到冷落。但超声多谱勒仪价格昂贵，不易于普及；ECG信号虽然对与血液循环和血液组织相关疾病的诊断比较有效，但是不能准确地反映与器质性心脏病有关的病理信息[1]。心音信号是一种具有重要贡献的生理信号，含有关于心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量病理信息，在检测该类型疾病的领域，心音信号有着不可比拟的优越性。同时心音信号的检测方便、无创、花费极小，可作为心脏病检测、预防的常规手段。更值得一提的是，心

网络安全与数据管理 2012年4期2012-08-20

人造机械瓣心音的分析研究

心脏病的诊断中，心音听诊是最有效、最便宜也是应用得最成功的手段之一。一些研究表明，听诊的敏感度比使用超声心音检查法和荧光摄影检查法要高出92%。但是，心音所包含的全部信息并不能轻易被人耳所听取和辨析。例如，人耳对频率改变的敏感度要比对强度改变的敏感度要高，因而导致声波实际上的频率改变往往被误辨为强度的改变。因而，仅凭借传统上的听诊手段，要做出正确的判断并不是一件容易的事情，往往在很大程度上取决于医生的经验和其听觉的灵敏度。为了改变这种状况，信号处理和模式识

中国生物医学工程学报 2011年5期2011-06-09

基于多尺度特征波形的心音分段算法*

 徐越病 郭 峰心音信号中包含大量的病理、生理信息，因此，心音听诊对于临床诊断具有重要意义。心音信号较心电信号可以更早的反映早期的心脏病理信息，具有早期诊断的作用。目前，对于心音的研究日益成熟[1]。心音定位为心音信号特征提取和模式识别提供基准。心电信号辅助心音定位可以获得好的效果，但其对硬件要求很高，普及应用具有局限性。近年来，许多依靠数字信号处理的自动心音分段算法相继产生[2-5]。由于人们对图形的边界敏感，因此以心音包络线为基础的心音分段一直为主流思

中国医学装备 2011年11期2011-02-01

基于LabVIEW的心音信号采集与回放系统设计*

多的生理信号中，心音信号是最重要的生理信号之一，心音是心脏及大血管机械运动状况的反映，心音信号中含有关于心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息，是临床评估心脏功能状态的最基本参数。在心血管疾病尚未发展到足以产生临床及病理改变以前，心音中出现的杂音和一些畸变就成为心脏疾病诊断的重要信息。正常的一个心动周期包括舒张期和收缩期，心音就产生于心动周期的特定时期。一般情况下，一个正常的心动周期包含四个心音:即第一心音、第二心音、

中国医学装备 2011年5期2011-01-30

基于AR方法的心音信号3D分析*

力和确诊率。由于心音信号是人体最重要的生理信号之一，它包括心脏各个部分的大量生理病理信息[1]。所以对于心音信号定量，系统的分析具有非常重要的意义。1 研究对象与方法1.1 对象心音是由于心脏瓣膜的开关、肌腱和肌肉的舒缩、血流的冲击及心血管壁的振动而产生的一种复合音，所以心音能够反映心脏活动以及血液流动的状况。每一心动周期可产生四个心音，一般均能听到的是第一和第二心音[2],有些情况下可监测到第三或第四心音。第一心音发生在心缩期，代表着心室收缩期的开始，其

中国医学装备 2011年5期2011-01-30

小波和神经网络在心音识别中的应用

小波和神经网络在心音识别中的应用马永华，成谢锋（南京邮电大学 电子科学与工程学院，江苏 南京 210003）提出一种心音的特征提取和分类方法，用离散小波变换分解、重构产生信号的细节包络，进而用于提取特征，从预处理的信号中提取统计特性，作为心音分类的特征。多层感知器用于心音的分类，并通过250个心动周期得到验证，算法识别率达到92%。小波；Levenburg-Marquardt；神经网络心音是人体最重要的生理信号之一，长期以来心音听诊一直是医生诊断疾病的一种

网络安全与数据管理 2011年1期2011-01-22

心前区何故出现马蹄声

第三、第四共四个心音。但一般因为第三、第四心音很轻很轻，所以平时听到的只是咚嗒、咚嗒的声音——除了这种第一心音“咚”和第二心音“嗒”之外，听不见别的心音。然而，当心脏有病时，情况就不同了。在心脏的舒张期会出现增强的第三或第四心音，与原来的第一、第二心音组成了三个性质相同，并列出现的“三音节律”，这就是“嘚嘞嗒、嘚嘞嗒”的声音，听起来好像飞驰的马蹄声，医生形象地把这称之为“舒张期奔马律”。它在心前区，尤其在心尖区听得最清楚。也有时，增强的第三和第四心音同时出

祝您健康 1990年6期1990-12-30