【摘 要】
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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5s的样本,
【机 构】
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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
【基金项目】
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首都医科大学基础-临床一般课题(15JL17).
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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5s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。
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