
基于样本熵快速算法的心音信号动力学分析
Dynamics Analysis of Heart Sound Signal by Sample Entropy Fast Algorithm
为了准确刻画冠状动脉狭窄引起的血流动力学状态改变,提出了一种基于样本熵快速算法的舒张期心音分析方法。首先利用小波变换去除心音中的呼吸干扰,然后采用改进的香农能量算法自动分割出舒张期段,最后对分割出的舒张期心音用快速算法估计样本熵。对25例健康人和25例冠心病人的分析结果显示,冠心病人和健康人在舒张期心音的样本熵值上具有显著性差异。利用本文方法检测冠状动脉狭窄,敏感性为80%,特异性为84%。
心音信号 / 样本熵 / 冠心病 / 非线性动力学分析 {{custom_keyword}} /
heart sound signal / sample entropy / coronary artery disease (CAD) / nonlinear dynamics analysis {{custom_keyword}} /
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