申请/专利权人：苏州美糯爱医疗科技有限公司

申请日：2020-09-17

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN112185545B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G06F18/214;G06F18/23213;G10L25/30;G10L25/66;A61B7/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要：本发明公开了一种心音段完整性判断模型及基于该模型的心音自适应分段方法，向该模型输入预处理后的心音数据，得到该心音数据的每一个心音段是否完整的结论。基于该结论就可以筛选出心音数据中的完整心音段，仅对完整心音段进行定位与分段，避免不完整心音段对心音分段带来的干扰，首先通过锚点设置预选框，然后利用卷积神经网络实现干扰去除，最后通过均值漂移聚类实现心音周期的准确定位与分段。

主权项：1.一种心音自适应分段方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤B1，对待分段心音数据进行降采样、带通滤波、归一化处理；步骤B2，通过香农熵提取心音包络；步骤B3，低通滤波平滑包络；步骤B4，寻找锚点：设定锚点阈值，寻找包络中大于该锚点阈值的极大值点，标定为锚点；步骤B5，基于锚点生成预选框：对于每个锚点分别生成0.4、0.5、0.6三个时间长度的预选框，并且对于每个时间长度分别生成三个不同位置的预选框，分别对应可能存在锚点的位置：S1、收缩期、S2；步骤B6，通过完整性判断模型筛选完整心音段的预选框；步骤B7，对完整心音段的预选框进行聚类，得到每个心音周期的中心点，并对完整心音段的所有预选框的长度求均值，得到心音周期的自适应心音段长度suitsize；步骤B8，排除干扰预选框，然后返回步骤B7，直至不存在干扰预选框；排除干扰预选框的具体操作为，设定干扰阈值，筛选所有完整心音段的预选框，若某预选框的中点与离他最近的聚类中心的距离大于该干扰阈值，则删除该预选框；步骤B9，以步骤B7得到的聚类中心为中点，suitsize为心音长度分割心音段；步骤B6中的完整性判断模型的输入为预处理后的心音数据，输出为该心音数据的每一个心音段是否完整的结论，该模型通过以下步骤构建：步骤A1，收集大量心音数据，其中包含完整心音段正样本和各种不完整心音段负样本；步骤A2，对收集的心音数据进行人工分段，并对每一个心音段是否完整进行人工标注；步骤A3，利用分段并标注的心音数据训练1D-CNN网络，即得到完整性判断模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州美糯爱医疗科技有限公司 一种心音段完整性判断模型及心音自适应分段方法

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