基于心音周期性的自动分段研究

• 作者: 许莉莉 郭学谦
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: 心音 数学形态学 片段相关计算 自动分段
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 医学工程技术
• 页码范围: 86-88,101
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 2192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2018.01.022

摘要

目的 心音信号自动分段是心音正常与异常识别的首要任务,利用心音信号的周期性和生理特征对心音信号进行自动分段.方法 针对48例心音,其中异常10例,每例提取2个时长5 s的样本,共96个样本采用数学形态学和片段相关计算相结合的算法,自动提取心音信号的包络,标记出前4个心动周期的起点,并根据心音的生理学特点识别每个周期中的S1和S2.结果 该算法对正常心音的识别率达到100%,对异常心音的识别率达89%.结论 该算法能正确、快速的对心音进行自动分段,可用于心音识别的特征提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭学谦	首都医科大学生物医学工程学院临床生物力学应用基础研究北京市重点实验室	19	65	6.0	7.0
2	许莉莉	首都医科大学生物医学工程学院临床生物力学应用基础研究北京市重点实验室	21	90	6.0	8.0