五導(dǎo)呼吸音采集分析研究.pdf

1、呼吸疾病的機(jī)理信息在呼吸系統(tǒng)分布分散往往反應(yīng)在整個(gè)胸部區(qū)域，呼吸音聽診作為一種主要的呼吸音監(jiān)測(cè)手段，得到了越來越廣泛的應(yīng)用，但由于臨床常見呼吸音疾病多為混合病變，傳統(tǒng)的單導(dǎo)聽診只能依次反復(fù)聽診不同部位才能提供臨床信息，而多導(dǎo)呼吸音采集有利于在同一時(shí)間對(duì)不同部位間的呼吸音及雜音的持續(xù)時(shí)間、強(qiáng)度等信息進(jìn)行收集，提供豐富的臨床信息，并對(duì)采集的呼吸信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步分析研究，本文擬在以下幾個(gè)方面進(jìn)行深入研究：
　?。?）熟悉呼吸音的基本信息，

2、掌握呼吸音的產(chǎn)生機(jī)理以及呼吸雜音與呼吸系統(tǒng)疾病的病例關(guān)系和內(nèi)外的呼吸音的研究和方法。
　?。?）分析與實(shí)驗(yàn)室有合作的山口大學(xué)自主研制的聽診頭是否符合呼吸音采集，此聽診頭主要由鐵三角AT9904麥克風(fēng)和3M公司生產(chǎn)的震動(dòng)腔（Littmann，ClassicIISE）構(gòu)成。
　?。?）結(jié)合成都452醫(yī)院醫(yī)師指導(dǎo)，提出五導(dǎo)采集部位，基于聽診部位和處理方法已經(jīng)申請(qǐng)一項(xiàng)實(shí)用新型專利目前已經(jīng)采用此方案采集到20名正常呼吸音志愿者的50多

3、例呼吸音信號(hào)和20名患者的21例異常呼吸音信號(hào)（其中有14列相同病理），完成了初步的呼吸音采集測(cè)試。
　?。?）對(duì)采集到的呼吸音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理分析，針對(duì)各種噪音設(shè)計(jì)相應(yīng)的處理方法，例如：工頻陷波器、小波閾值降噪、IIR濾波器設(shè)計(jì)，通過以上的方案盡可能的提高呼吸音信號(hào)的信噪比，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)，預(yù)處理效果比較明顯。
　?。?）包絡(luò)提取與特征提取，針對(duì)呼吸音的特性，首先采用了頻域分析為輔，然后主要采用時(shí)域的包絡(luò)提取，采用常用包絡(luò)提取

4、方法的對(duì)比，基于希爾伯特變換的呼吸音包絡(luò)提取、基于歸一化平均香農(nóng)能量的呼吸音包絡(luò)提取、基于單自由度模型的呼吸音包絡(luò)提取、基于Morlet小波呼吸音包絡(luò)提取的對(duì)比性試驗(yàn)，選取Morlet包絡(luò)提取算法，然后通過采用FCM算法對(duì)包絡(luò)波進(jìn)行閾值線劃分，最后得到特征參數(shù)呼氣相和吸氣相的持續(xù)時(shí)間(T1,T2),呼氣間隙時(shí)間和吸氣間歇時(shí)間（D1,D2）,呼氣相和吸氣相的峰值（P1，P2），以T1/T2，D1/D2作為區(qū)分呼吸音類型參數(shù)，進(jìn)行初步的呼吸

5、音二分類。
　?。?）本實(shí)驗(yàn)室的最終目的在于能夠下位采集，后端有服務(wù)器的支持診斷，于是如何利用較少的資源去儲(chǔ)存和傳輸逐步增大的數(shù)據(jù)庫(kù)和提升單次采集數(shù)據(jù)傳輸速度，也是本文需要研究的一個(gè)方向，實(shí)驗(yàn)以改寫OMP算法和SAMP算法應(yīng)用于呼吸音，通過對(duì)兩種算法運(yùn)算過程中所需要涉及的步驟和條件進(jìn)行對(duì)比，得出需要在未知稀疏度（K）的前提下，改進(jìn)算法，加快運(yùn)算速度和運(yùn)算精準(zhǔn)度。
　　綜上所述，本文對(duì)于呼吸音的采集和分析進(jìn)行了研究，并運(yùn)用實(shí)際