基于数学形态学的心音信号识别方法

为实现对第一心音 (S1)和第二心音 (S2 )的自动识别提出了一种新方法。首先对原始心音信号进行预处理 ;然后利用数学形态学方法提取心音信号的包络 ;最后使用差分法并结合心音的医学知识对其进行识别。利用该方法对 80例心音信号进行了分析测试 ,结果显示对 S1与 S2识别的准确率达到了 86 % ,其中对于正常心音信号的识别准确率达到了 10 0 %。试验结果表明 ,文中提出的方法对 S1与 S2的识别准确率较高 ,为进一步的心音信号分析奠定了良好的基础。     

基于STMHT算法的心音分割研究

第一心音（S1）和第二心音（S2）的定位和提取是利用心音分析诊断心脏病时的首要任务。鉴于此,本研究提出一种基于STMHT的心音分割法,分别提取S1和S2。本研究分为以下3个阶段:第一阶段,采用小波分解对心音信号进行预处理,保留心音信号的有效成分（21.5~689.0 Hz）;第二阶段,用Viola积分波形法提取心音包络;最后,基于STMHT算法自动定位和提取S1和S2。对30例心音信号的提取结果进行评价,结果表明,S1和S2提取的准确率高达97.37%,优于其它已实现的有效方法。     

心音信号识别的意义及其方法的研究

本概述了心音信号识别的意义，并对心音自动识别技术的发展进行了介绍，最后总结了今后工作可能的研究方向。     

用于心力变化趋势评价的基于概率神经网络的心音识别算法

讨论了用于评估心力变化趋势的心音识别算法，包含了对不同运动条件下记录的心音样本的识别。尤其是讨论了对剧烈运动负荷后记录的心音进行的识别。提出的算法包括两个相互联系的方法。第一个是基于概率神经网络的算法，用于识别静息状态和轻微运动状态；第二个是基于心音本身特点的算法，用于对剧烈运动（本研究中约定的全运动量）后心音的识别。最后，使用该算法对45个在静息状态和轻微运动（1／4运动量）状态下记录的正常和异常心音的样本，以及28个剧烈运动后记录的心音样本进行了识别。结果表明94％的样本可被正确识别和分类。这个识别算法为后续的心音分析研究提供了可靠基础。     

基于经验模式分解的心音自动分段算法

与原始信号相比,心音包络能够更好地显示心音的特征.心音包络的提取是对心音进行时域分析的基础.本研究提出利用希尔伯特-黄变换提取心音包络的方法.首先利用黄变换提取心音信号的固有模态函数,然后利用希尔伯特变换提取心音包络.在希尔伯特.黄变换提取的心音包络基础上,对50例正常人心音样本进行了第一心音、第二心音识别,正确率达到了92%,为下一步的心音分析及诊断奠定了基础.     

心音信号识别的意义及其方法的研究

本文概述了心音信号识别的意义,并对心音自动识别技术的发展进行了介绍,最后总结了今后工作可能的研究方向。     

便携式心音采集与处理系统的设计

目的:在心脏辅助泵血装置的研制过程中,需要一款携带方便、抗干扰能力强的心音采集与处理系统实现对心音的准确采集,同时能够将采集到的信号进行分析。方法:本文以单片机和Visual C++6.0为基础设计了一款便携式心音采集与处理系统;该系统通过随身携带的部件采集心音信号并利用蓝牙技术无线传输到PC机,实现信号的保存和和处理。结果:该系统能实现心音信号的采集、保存、波形的实时显示、采样频率设置、心音包络提取等。结论:采用该系统采集了二尖瓣区的心音信号并提取了其包络,通过与专业设备采集的数据和处理结果对比,证明该心音采集和处理系统采集的信号准确性高、可靠性强,提取的包络效果良好。     

基于心音香农能量包络的实时心率检测的研究和实现

心音信号通常用于获取心脏瓣膜的功能信息和节律活动信息,本研究提出一种利用心音信号来测量实时心率的方法。将采集到的心音信号做归一化处理,基于香农能量算法计算心音信号的能量,再将香农能量信号做移动平均滤波,提取能量信号包络。经过处理的心音信号衰减了其中的背景噪声和杂音信号,突出了第一心音(S1)信号。选择一个合适的时间窗口并在其范围内寻找心音峰值,根据相邻峰值之间的距离计算出心率。本方法在硬件平台上用C语言进行了实现,与心电图机测量的心率进行对照,准确率达到97%以上。     

基于小波变换的心音包络提取算法及应用

背景：心音信号包含了大量心脏瓣膜活动的生理信息,心音分析对诊断心脏疾病具有重要的临床意义。 目的：旨在通过心音的包络提取,分析心音信号的各种特征,进而判断心音中是否包含杂音,以改善传统听诊技术高度依赖医生经验、听诊范围受限的缺点。 方法：提出了一种采用小波变换来提取心音包络的方法,通过与采用希尔伯特-黄变换、数学形态学、平均香农能量等心音包络求解方法进行对比,证明这种方法具有算法简便、曲线光滑、特征点突出等优点。 结果与结论：将该方法用于临床真实心音的包络提取,利用支持向量机来训练所提取心音包络的面积和小波能量两个特征参数,判别心音信号是否明显包含杂音。选用35例心音数据对算法进行验证,结果表明该算法的准确率达到95%,具有很强的实用性。     

心音信号的泛图研究

本文从泛系方法论的角度，提出了泛图的概念。在用计算机实现Ｐｉｃｋｏｖｅｒ创立的对称点纹图（ＳｙｍｍｅｔｒｉｚｅｄＤｏｔＰａｔｔｅｒｎ，ＳＤＰ）的基础上，提出了点密度分布图（ＤｏｔＤｅｎｓｉｔｙＰａｔｅｒｎ，ＤＤＰ），并将它们用于正常心音及二尖瓣、主动脉瓣病变之心音的分析。结果表明，ＳＤＰ和ＤＤＰ相结合，可将局部可见的相关整合形成整体形象，使心音信号的微小差异得以放大。是一种新的有意义的心音显示和分析方法     

心音信号的分析及其特征提取方法的研究

心音的改变和心脏杂音的出现，往往是器质性心脏病的最早体征。本研究讨论了一种全面的、综合性的心音信号分析方法，从多个角度对方法进行了探讨，提取心音的特征值，区分不同的心音。分析和仿真结果证明该方法能有效地区分不同的心音，有助于器质性心脏病的辅助诊断。     

On the Closing Sounds of a Mechanical Heart Valve

In the 1994 Replacement Heart Valve Guidance of the U.S. Food and Drug Administration (FDA), in-vitro testing is required to evaluate the potential for cavitation damage of a mechanical heart valve (MHV). To fulfill this requirement, the stroboscopic high-speed imaging method is commonly used to visualize cavitation bubbles at the instant of valve closure. The procedure is expensive; it is also limited because not every cavitation event is detected, thus leaving the possibility of missing the whole cavitation process. As an alternative, some researchers have suggested an acoustic cavitation-detection method, based on the observation that cavitation noise has a broadband spectrum. In practice, however, it is difficult to differentiate between cavitation noise and the valve closing sound, which may also contain high-frequency components. In the present study, the frequency characteristics of the closing sound in air of a Björk-Shiley Convexo-Concave (BSCC) valve are investigated. The occluder closing speed is used as a control parameter, which is measured via a laser sweeping technique. It is found that for the BSCC valve tested, the distribution of the sound energy over its frequency domain changes at different valve closing speeds, but the cut-off frequency remains unchanged at 123.32± 6.12 kHz. The resonant frequencies of the occluder are also identified from the valve closing sound.     

一种循环频率域内的心音包络合成方法

在循环频率域内分析心音的特性,提出一种新的心音包络合成方法.采用循环统计量,研究心音的循环平稳特性,把心音包络表示为循环频率的线性和,线性系数由循环谱估计.以心音分裂为例,进行包络提取仿真.在加性高斯白噪声和随机干扰环境下,对各种包络提取方法进行对比分析.仿真结果表明,心音包络可以在循环频率域内合成.心音具有显著的循环平稳特征,心音包络可以表示成循环频率的线性和.所提出的方法不仅对心音包络的合成与分解给出物理解释,而且具有一定的抗噪声和抗干扰能力.     

Effects of a sound source moving in a vertical plane on postural responses in humans

The effects of moving sound sources on postural responses were studied. Sound source movement was simulated by sequential switching of loudspeakers located along an arch positioned in the sagittal plane relative to the subject. The total durations of the sound stimulus movement were 1.6, 3.2, and 4.8 sec. Signals of 1.6 and 3.2 sec led to decreases in the mean amplitude of oscillogram oscillations in the sagittal and frontal planes. Stabilogram curves averaged for all subjects for the signal of duration 4.8 sec showed that the center of gravity deviated during exposure to the sound stimulus towards the side opposite the direction of movement of the sound source. __________ Translated from Rossiiskii Fiziologicheskii Zhurnal imeni I. M. Sechenova, Vol. 91, No. 7, pp. 810–820, July, 2005.     

一种新的HHT在心音包络提取中的应用

目的：心音包络比原始心音可以更好地显示心音的特征,是进行心音识别的基础。希尔伯特一黄变换（HHT）是一种提取心音包络的有效方法,它首先利用经验模态分解算法提取心音信号的固有模态函数,然后利用希尔伯特变换提取心音包络。常规的希尔波特一黄变换在分解过程中会引起端点效应和过冲等问题。方法：本文提出了一种基于改进型希尔伯特一黄变换的心音包络提取新方法。结果：该方法首先采用包络线性延拓法抑制端点飞翼问题,然后采用l一次贝塞尔分段插值算法替代原始经验模态分解算法中的三次样条插值算法减小分解过程中的误差。结论：仿真实验和实际采集的心音信号实验证明了该方法的有效性。     

Synaptic changes underlying the strengthening of GABA/glycinergic connections in the developing lateral superior olive

Before hearing onset, the topographic organization of the auditory GABA/glycinergic pathway from the medial nucleus of the trapezoid body (MNTB) to the lateral superior olive (LSO) is refined by synaptic silencing and strengthening. The synaptic mechanisms underlying the developmental strengthening of maintained MNTB-LSO connections are unknown. Here we address this question using whole-cell recordings from LSO neurons in slices prepared from prehearing mice. Minimal and maximal stimulation techniques demonstrated that during the first two postnatal weeks, individual LSO neurons lose about 55% of their initial presynaptic MNTB partners while maintained single-fiber connections become about 14-fold stronger. Analysis of MNTB-evoked miniature events indicates that this strengthening is accompanied by a 2-fold increase in quantal amplitude. Strengthening is not caused by an increase in the probability of release because paired pulse ratios (PPRs) increased from 0.7 in newborn animals to 0.9 around hearing onset, indicating a developmental decrease rather than increase in release probability. In addition, a possible soma-dendritic relocation of MNTB input seems unlikely to underlie their strengthening as indicated by analysis of the rise times of synaptic currents. Taken together, we conclude that the developmental strengthening of MNTB-LSO connections is achieved by a 2-fold increase in quantal size and an 8-fold increase in quantal content.