申请/专利权人：浙江大学;浙江大学医学院附属第四医院

申请日：2021-07-07

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN113520356B

主分类号：A61B5/022

分类号：A61B5/022;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于柯氏音的心脏疾病早期诊断系统，包含：采集单元，用于采集用户的柯氏音信号；滤波单元，用于对采集到的柯氏音信号进行滤波；预处理单元，用于对降噪后的柯氏音进行预处理；标注单元，用于对预处理后的柯氏音信号进行标注；特征计算单元，用于计算柯氏音信号的特征信息；分类单元，用于接收特征信息和用户的基本信息并通过训练好的分类模型对其进行分类。本发明提供的基于柯氏音的心脏疾病早期诊断系统，用现代时频分析方法对人体肱动脉柯氏音进行分析与特征提取，可确定心脏功能密切相关的柯氏音时频特征，结合身高、体重、年龄及性别等基本信息，采用机器学习的方法实现基于柯氏音信号的心脏疾病诊断。

主权项：1.一种基于柯氏音的心脏疾病早期诊断系统，其特征在于，包含：采集单元，用于采集用户的柯氏音信号；滤波单元，用于对采集到的所述柯氏音信号进行滤波；预处理单元，用于对降噪后的所述柯氏音信号进行预处理；标注单元，用于对预处理后的所述柯氏音信号进行标注；特征计算单元，用于统计所述柯氏音信号的频谱特征并计算所述柯氏音信号的特征信息；分类单元，用于接收所述频谱特征、特征信息和用户的基本信息并通过训练好的分类模型对其进行分类；所述特征计算单元包含：截取模块，用于将所述柯氏音信号中的每一个柯氏音单独截取出来；计算模块，用于根据截取出来的每一个柯氏音统计所述频谱特征并计算所述特征信息，所述特征信息包含所有柯氏音信号各频段的总能量比、每个单独柯氏音信号各频段的能量比、心率变异率和柯氏音能量信号变异率；所述分类单元根据输入的所述频谱特征、所有柯氏音信号各频段的总能量比、每个单独柯氏音信号各频段的能量比、心率变异率、柯氏音能量信号变异率以及用户的基本信息对其进行分类；所述预处理单元将采集单元采集到的所述柯氏音信号中的超过1.5-2.5s的间隔且信号明显的与其余规律信号距离较远的信号剔除；所述标注单元查找所述柯氏音信号所有峰值，并标注每个峰值所对应的时间；所述标注单元通过香农能量平均的方法查找所述柯氏音信号所有峰值；所述标注单元进行标注时间峰值之间时间差小于100ms的两个标注中的一个标注取消。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学;浙江大学医学院附属第四医院 基于柯氏音的心脏疾病早期诊断系统

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