于薇 宋丹丹 武亮

【摘要】與心電檢測(cè)、彩色多普勒和磁共振成像等傳統(tǒng)心電監(jiān)護(hù)方法相比，心音監(jiān)聽(tīng)對(duì)于心臟病的診斷更安全、更便宜，可在門診患者或者患者日常生活中完成，因而具有更廣泛的適用性。心音的改變和雜音常常能夠提供心臟異常狀態(tài)的最早信息，這使得心音監(jiān)測(cè)器對(duì)于心血管疾病的診斷非常重要。本文基于一種噪聲環(huán)境下心音監(jiān)測(cè)的設(shè)備框架，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的采集、傳輸和自動(dòng)分析。我們?cè)谥驹刚呱砩线M(jìn)行了，臨床試用，實(shí)現(xiàn)結(jié)果表明我們的方法可以正確地分類94%的測(cè)試心音。

【關(guān)鍵詞】心音監(jiān)聽(tīng);心臟病;診斷

盡管從二十世紀(jì)后期開始死亡率明顯下降，但心臟病仍是人類的主要?dú)⑹帧?/p>

而心音的改變和雜音常常能夠提供心臟異常狀態(tài)的最早信息，這使得心音監(jiān)測(cè)對(duì)于心血管疾病的診斷非常重要。目前也有一些其他的心臟監(jiān)測(cè)方法，如心電圖（EGG），彩色多普勒和磁共振成像。與這些方法相比，心音檢測(cè)更安全、更便宜，需要更低的專業(yè)要求，具有更廣泛的適用性，可以在門診患者或者患者日常生活中完成。

心音分析是心臟評(píng)估的一種基本方法，它包括了心臟各部分的生理和病理信息以及它們之間的相互作用。目前的心音的模式識(shí)別和自動(dòng)解釋，主要集中在心音的分析和分類，是研究人員研究的最重要和最普遍的領(lǐng)域。對(duì)于心音的特征提取和分類，Groch等人提出了以EGG為參考的一種基于時(shí)域特征的心音分割算法Ⅲ，但這種方法涉及到了心音信號(hào)以外的其他信號(hào)。Quart等人用小波多分辨率分析對(duì)心音進(jìn)行了分段處理。Xu等人采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)心音進(jìn)行預(yù)處理并進(jìn)行分割吲，但其分析的效率較低。Zhou等人提出了基于規(guī)一化平均香儂熵分析法（NormalizedAverage Shannon Energy，NASE）的分割算法。Schmidt等人采用隱馬爾可夫模型對(duì)心音進(jìn)行了高精度的分段。Liang等人提出了基于信號(hào)包絡(luò)的分割方法，并描述了去除額外峰值的方法。

然而，心音監(jiān)測(cè)和分析面臨著噪聲環(huán)境中的巨大挑戰(zhàn)，因?yàn)樾囊魰?huì)與各種噪聲混合，這使得很難被識(shí)別和分析。而在上述的各種方法中，并沒(méi)有對(duì)噪音進(jìn)行考慮與處理。

對(duì)于在噪聲環(huán)境下的心音監(jiān)測(cè)，我們?cè)O(shè)計(jì)了噪聲環(huán)境中監(jiān)測(cè)和分析心音的設(shè)備框架與原型。它涉及心音信號(hào)的采集、信號(hào)傳輸和信號(hào)分析。該設(shè)備的具體構(gòu)成為：對(duì)于信號(hào)采集部分，采用數(shù)字聲道的兩個(gè)通道分別進(jìn)行信號(hào)采集。一個(gè)通道記錄心音和一些環(huán)境噪聲的混合信號(hào)，另一個(gè)通道記錄環(huán)境噪聲作為參考。然后，在基于最小均方（LMS）自適應(yīng)噪聲消除的信號(hào)分析步驟中，可以過(guò)濾出環(huán)境噪聲，以得到純化的心音。對(duì)于信號(hào)傳輸部分，由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有低功耗、低成本、分布式形式和自組織等優(yōu)點(diǎn)，因而收集的心音數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)被傳送到服務(wù)器，以備進(jìn)一步的分析。最后，服務(wù)器將對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析：首先在基于最小均方（LMS）自適應(yīng)噪聲抵消的信號(hào)分析步驟中過(guò)濾出環(huán)境噪聲，以得到純化的心音。然后，利用小波分解和歸一化平均香農(nóng)能量（NASE）提取的特征，并利用一種基于結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于心音分類，從而可以診斷出該心音數(shù)據(jù)是否健康。

我們將該設(shè)備原型進(jìn)行了實(shí)際臨床試用。我們共召集了6個(gè)志愿者，其中測(cè)試組3人為不同程度的心臟病患者，3人為對(duì)照組的心臟健康人群。3個(gè)心臟病患者分別為心房顫動(dòng)、二尖瓣狹窄、主動(dòng)脈瓣關(guān)閉不全。每個(gè)人在一天中的早、中、晚三個(gè)時(shí)段分別采集了2次3分鐘左右的心音數(shù)據(jù)，共36條心音數(shù)據(jù)。同時(shí)為了測(cè)試該設(shè)備，我們選取了不同的心音數(shù)據(jù)采集環(huán)境，包括志愿者家中、公園里及商場(chǎng)里。我們通過(guò)拆裝聽(tīng)診器和記錄器，實(shí)現(xiàn)信號(hào)采集部分，并用我們的模型進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。實(shí)驗(yàn)表明，在36條數(shù)據(jù)中，僅有二尖瓣狹窄與主動(dòng)脈瓣關(guān)閉不全的2條心音數(shù)據(jù)沒(méi)有得到正確的分類結(jié)果，因而我們的方法可以正確地分類94%的測(cè)試心音。而對(duì)于個(gè)別未能分類正確的原因，我們分析認(rèn)為是由于這兩種心臟疾病在某些時(shí)段心臟聲音并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的異常，而發(fā)出了與健康人群相似的正常心音。