本文關鍵詞：基于心音的時間序列符號熵對心力衰竭的研究

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【摘要】：近年來由于人口老齡化、環(huán)境污染、工作壓力大等影響,以心力衰竭為代表的心血管疾病的發(fā)病率有日益升高的趨勢,已經(jīng)成為導致患者死亡的主要因素之一。心力衰竭是臨床上以心血管疾病為代表的多數(shù)疾病發(fā)展的嚴重階段,有很高的危險性,極易導致心源性猝死。目前,因缺少有效的心衰疾病評估方法,導致心衰的確診率較低。心力衰竭的早期診斷能夠使患者取得最理想的治療效果。心音信號是一種重要的人體生理信號,蘊含大量生理、病理信息。論文從心血管循環(huán)系統(tǒng)的生理結構出發(fā),結合心音特征提出了一種基于概率分布的符號熵(Symbol Entropy Based on Probability Distribution,PDSE)算法。該算法在符號化過程中按照數(shù)據(jù)密集區(qū)分配較多符號,數(shù)據(jù)稀疏區(qū)分配較少符號的自適應原則,使得符號熵對心音數(shù)據(jù)的變化更加敏感,能夠快速、靈敏捕捉心音信號中的非線性異常狀態(tài)。年齡是心血管疾病的一個獨立風險因子。因此,使用PDSE熵算法對不同年齡階段健康人群的S1幅值序列復雜度進行分析,重點分析心肌收縮功能隨年齡的變化規(guī)律,并且與傳統(tǒng)的熵測度,如基本尺度熵、樣本熵進行對比分析。仿真實驗表明,隨著機體的衰老(進入50歲后),迷走神經(jīng)將會退化,對心肌的調節(jié)作用將會減弱,使得心肌收縮功能下降,進而心臟適應環(huán)境能力也隨之下降。為了深入討論心衰對心肌收縮力變異性的影響,論文選取健康組與心力衰竭組的心音樣本,采用PDSE熵分析方法探討心力衰竭現(xiàn)象的發(fā)展規(guī)律。為了對比分析論文所提算法的有效性,文中還同時用PDSE算法與基本尺度熵算法討論心衰對心率變異性的影響。在此基礎上提出一種心力衰竭的無損診斷指標。該診斷指標具有較高的敏感度和特異度,顯示出極高的臨床應用價值。為心力衰竭的無損診斷提供了新的方法,也為其他心血管疾病的診斷提供了一種新的思路。
【關鍵詞】：心音 符號動力學 心肌收縮力 心力衰竭 符號熵
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7;R541.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 心音信號在心功能診斷和評估方面的研究進展9-10
• 1.3 本文的結構及所完成的工作10-12
• 第二章 心血管系統(tǒng)及心音信號的預處理12-22
• 2.1 心血管系統(tǒng)12-13
• 2.2 心臟結構13-14
• 2.3 心音產生機理14-16
• 2.4 心音信號的獲取16-17
• 2.5 心音信號去噪17-21
• 2.5.1 常用去噪方法簡介17-18
• 2.5.2 小波去噪特點18-21
• 2.6 本章小結21-22
• 第三章 基于概率分布的符號熵22-30
• 3.1 算法提出的理論背景22-23
• 3.2 基于概率分布的符號熵23-28
• 3.2.1 自適應符號化24-25
• 3.2.2 參數(shù)設置25-28
• 3.2.3 基于概率分布的符號熵算法28
• 3.3 多尺度分析28-29
• 3.4 本章小結29-30
• 第四章 年齡對心肌收縮力的影響30-37
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)來源31
• 4.2 S1幅值序列的獲取31-32
• 4.3 實驗仿真32-35
• 4.4 結果討論35-36
• 4.5 本章小結36-37
• 第五章 基于心音信號的心力衰竭診斷37-52
• 5.1 基于CCV的心衰分析38-40
• 5.1.1 數(shù)據(jù)來源38-39
• 5.1.2 實驗結果39-40
• 5.2 基于心音周期序列心衰研究40-46
• 5.2.1 心電信號簡介41-43
• 5.2.2 心音周期序列的復雜度分析43-46
• 5.3 心衰診斷46-51
• 5.3.1 判別方法46-49
• 5.3.2 診斷指標49-51
• 5.3.3 結果討論51
• 5.4 本章小結51-52
• 第六章 總結與展望52-54
• 6.1 總結52-53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻54-57
• 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文57-58
• 附錄2 攻讀碩士學位期間申請的專利58-59
• 附錄3 攻讀碩士學位期間參加的科研項目59-60
• 致謝60

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本文編號：1068646