技術領域

本發明涉及心音處理技術領域，更具體地說，涉及一種心音信號的判別方法，還涉及一種心音信號的判別系統。

背景技術

據統計，目前1000名新生兒中，大概有8人患有先天性心臟病，其中心室間隔缺損（Ventricular?Septal?Defect,VSD）是最為常見的先天性心臟病。根據心室間隔缺損患者的情況，有時必須及早進行手術，因此采用較為簡便的心音測量方法和心音判別方法，對患有先天性心臟病的孩子成長過程中對應合適的時期采用合適的處理方法，可以緩解患者的負擔。

在心臟病的診斷方法中，聽診古時候就有，即根據心音判別心臟的健康狀況，但是聽診對于醫生來說，需要多年的經驗積累。近年來隨著計算機技術的不斷發展，可以利用計算機從心音信號中抽取與心臟病或心臟功能相關的特征參數。因此，采用計算機進行心臟病的判別和心臟功能的評價成為可能。

目前，采用的一種聽診心音信號的處理方法，其是從鼓膜的振動模型測量的心音數據中求取振動響應的特征波形，提取特征波形的峰值的時間幅度、時間間隔作為評價指標，采用目標價值函數表示評價指標距離規定數據集合中心的分散情況，價值函數在最小約束值下求得的評價指標代表了數據集合的中心的分布情況。該方法是應用振動模型檢測出心音的特征波形，求解心音參數的方法。但是該方法，計算量大，分析處理的裝置的規模也很大，頗為復雜。

現有技術中，還采用了另一種聽診心音信號的處理方法，即從心音數據資料得到特征波形，從波形中提取心音特征參數，采用支持向量機方法（Support?Vector?Machine，SVM）求出分布范圍的邊界線，從而判別心音。但是利用支持向量機求取的邊界線判別心音的方法，運算處理量大，而且判別條件的設定復雜，實現并不容易。

綜上所述，如何有效地在提高判別精度的同時減少心音判別過程中的運算處理量，是目前本領域技術人員急需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的第一個目的在于提供一種心音信號的判別方法，該心音信號的判別方法可以有效地在提高判別精度的同時減少心音判別過程的運算處理量，本發明的第二個目的是提供一種心音信號的判別系統。

為了達到上述第一個目的，本發明提供如下技術方案：

一種心音信號的判別方法，包括步驟：

設定提取心音特征波形的模型參數；

進行心音檢測，采集心音數據；

將采集的心音數據在設定的提取心音特征波形的模型參數下，生成時域的特征波形以及頻域的特征波形；

計算在上述時域的特征波形中的心音特征參數（x₁，y₁）及頻域的特征波形中的心音特征參數（x₂，y₂）；

計算得到時域的心音特征參數（x₁，y₁）的分布域的邊界線及頻域的心音特征參數（x₂，y₂）的分布域的邊界線；

對根據時域的心音特征參數計算得到的邊界線及根據頻域的心音特征參數計算得到的邊界線，分別生成近似的橢圓曲線，計算橢圓曲線的參數（x_c，y_c，a，b，θ）；

采用上述方法得到待判別用戶的心音特征參數（x，y）,利用橢圓參數（x_c，y_c，θ）對心音特征參數（x，y）進行坐標變換；

判別變換坐標后得到的心音特征參數是否在橢圓曲線內部，判別心音信號。

優選地，在計算橢圓曲線的特色參數（x_c，y_c，a，b，θ）與采用上述方法得到待判別用戶的心音特征參數（x，y）之間還包括步驟：

重復上述步驟，采集多種心音數據，得到多個橢圓曲線，建設數據庫。

優選地，所述頻域的特征波形是由采集的心音數據進行傅立葉變換后得到的。

優選地，所述分別生成近似的橢圓曲線具體為：

分別采用最小二乘法生成近似的橢圓曲線。

優選地，所述時域的心音特征參數具體為相鄰的第一心音峰值的時間間隔（T₁₁）及相鄰的第一心音峰值與第二心音峰值的時間間隔（T₁₂）形成的坐標值（T₁₁，T₁₂）；