基于ICEEMDAN-MSE的左室舒张功能障碍心音信号的识别研究
基于ICEEMDAN-MSE的左室舒张功能障碍心音信号的识别研究
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DOI：
10.19650/j.cnki.cjsi.j2107960
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
王慧
中科院分区：
文献类型：
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作者：
杨洋;郭兴明;郑伊能;王慧
左室舒张功能障碍(LVDD)加重会导致左室重构、室壁僵硬、顺应性降低,从而走向不可逆阶段并进展为射血分数保留型心力衰竭。为早期诊断LVDD,本文提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模式分解(ICEEMDAN)多尺度样本熵(MSE)的心音特征结合逻辑回归模型的无创检测方法。首先,采用改进的小波去噪方法对心音信号进行预处理。其次,通过ICEEMDAN方法将非平稳的心音信号分解为多个反映心音本体特征的平稳的固有模态函数(IMF),再利用互相关系数准则筛选IMF,并提取所筛选IMF的MSE,以构成特征向量作为分类器的输入。最后,通过与其他3种分类模型的性能比较,将逻辑回归应用于LVDD识别。结果表明,该方法能有效提取心音特征,其准确率为89.85%,灵敏度为92.17%,特异度为87.63%,证明了采用心音信号对LVDD进行早期诊断的有效性。