唐洪，覃開蓉，邱天爽

大連理工大學 生物醫(yī)學工程系，遼寧大連 116024

基于心音的心功能監(jiān)測方法及裝置

唐洪，覃開蓉，邱天爽

大連理工大學 生物醫(yī)學工程系，遼寧大連 116024

心音是心臟血流動力與心臟相互作用而產生的一系列機械振動。從心音的產生機制上看，心音特征與心臟血流動力之間存在對應關系。心音特征有可能實時反映某些心功能的變化。本文總結前人的研究成果，定義了5個心音特征指標，在硬件平臺上對志愿者高負荷運動后的心音進行實時監(jiān)測。結論表明心音特征指標能實時反映志愿者的心功能變化。

心音；心功能；幅度比值；舒張期與收縮期比值；心音頻率；心率

0 前言

心臟是人體血液循環(huán)系統(tǒng)的動力源，而血管及各組織是動力源的負載。心肌在心電傳導系統(tǒng)的作用下依次收縮和舒張，驅動血液流經血管及各組織，進行物質交換，滿足身體代謝的需要。心臟的心房、心室、瓣膜及大血管在血流作用下會產生一系列機械振動[1-2]。這些機械振動可傳播到體表的胸部、背部，稱為體表心音。通常情況下，能聽到第一心音S1、第二心音S2。聽診器是聽診這些機械振動的常用工具。從心音的產生機制上看，這些機械振動是心臟自身與心臟血流動力的直接產物，是監(jiān)測心臟功能的重要信息來源。

長期以來，臨床醫(yī)生依靠聽診器對心臟功能進行初步篩查。心臟聽診行之有效，被臨床醫(yī)生們廣泛接受，并總結出了大量有效的聽診經驗[3]。然而，人耳對心音的響度、音調、時間等特征的分辨是有限的，人們的經驗也是有局限性的。在現(xiàn)代信息技術的條件下，有必要利用計算機方法對心音信號進行深入分析，發(fā)掘出心音中更豐富的生理信息，以利于對心臟功能更準確的掌握。前人為此進行了大量研究。重慶大學肖守中教授、郭興明教授等[4-7]研究發(fā)現(xiàn)，第一心音幅值反映了心肌收縮力的強弱，是評估人體心功能的有效指標。鑒于個體差異較大，為了消除個體差異，以第一心音與第二心音幅值的相對比例表示。心臟舒張期與收縮期的時間比值，也被作為一個指標[6-7]，用于評估心臟自身供血是否充足。心音的頻率與心臟各組織的物理性質和心臟血流動力有密切關系。心音產生的理論模型及動物實驗均表明[8-12]，血壓變化率升高，心音的頻率也隨之升高；瓣膜鈣化，心音頻率也會升高。因此，心音頻率也是一個指標，長期跟蹤心音頻率的變化，有助于推斷心臟自身物理性質的變化。此外，心率也是心音的一個輔助指標。本文在綜合前人研究成果的基礎上，從應用的角度出發(fā)，設計自動的心音信號處理算法，提取這些指標，實時監(jiān)測心臟的心功能。

1 信號處理方法

1.1 心音定位

心音定位是指在心音信號數(shù)值序列中確定心音所在的位置，也稱為心音分割。本文以心音的包絡及其門限來確定心音的位置。提取包絡前，先進行預處理。①濾波：心音信號即使包括心雜音在內，其頻率范圍往往不超過600 Hz。為了消除在此頻率范圍外的噪聲或干擾，有必要對心音信號進行通帶為[20 600]Hz的濾波處理；②采樣率2 kHz較為適宜。低采樣率也有助于降低后繼處理的計算量；③幅度歸一化：有利于統(tǒng)一參數(shù)。若心音信號表示為x（n），則其香濃能量表示為：

香濃能量的平滑，即可得到香濃包絡

包絡的提取，如圖1所示。根據(jù)門限的作用，即可確定第一心音S1、第二心音S2的位置。

圖1 心音的定位

1.2 心音幅度的比值

心音幅度的比值，是S1、S2幅度的最大絕對值的比值。若S1（n）表示第一心音的時間序列，S2（n）表示第二心音的時間序列，則比值表示為：

1.3 舒張期與收縮期的比值

根據(jù)判S1、S2的位置，可進一步確定心臟的收縮期S、舒張期D，如圖2所示。計算舒張期與收縮期的比值為

圖2 從心音中檢測收縮期和舒張期

1.4 心音頻率的計算

關于信號頻率的估計，通常采樣功率譜方法，找出功率譜的峰值對應的頻率。但是，S1、S2的持續(xù)時間較短，一般在幾十毫秒至一百多毫秒，導致基于傅立葉變換的功率譜估計方法對頻率的分辨率較低。為此，本文采用了能量加權頻率對心音頻率進行估計。若S1（n）表示第一心音的時間序列，則它的解析信號表示為

同理，可計算出第二心音的能量加權頻率，

從定義看出，心音的幅值越高，對頻率計算的貢獻越大。這種頻率的計算方法綜合考慮了心音的能量分布，對能量較大的部分賦予較高的權值。該方法也不需要進行傅立葉變換，計算量小。

1.5 心率的估計

關于心率的估計，有較簡單的方法。在心音定位完成后，統(tǒng)計單位時間內S1、S2的個數(shù)即可。稍復雜的，可采用循環(huán)頻率域的方法[13]。對于一段心音信號（至少兩個心動周期以上），可計算循環(huán)頻率譜密度函數(shù)：

圖3 基于循環(huán)頻率估計心率

2 實驗與驗證

將以上心音特征提取方法集成在一個TI的開發(fā)平臺上，對志愿者的心音信號進行分析（圖4）。從青年學生中選取健康志愿者12人，年齡22～25歲之間。告知志愿者全部實驗過程，并取得知情同意書。為了誘導志愿者的心功能變化，每名志愿者攀爬100臺階后，仰臥于體檢床，并采集二尖瓣位置的心音信號，直到志愿者恢復到平靜狀態(tài)為止。從生理上看，志愿者從高負荷狀態(tài)到平靜狀態(tài)，心功能出現(xiàn)了顯著變化，以上的心音特征指標應該對心功能的變化有所反映。將測試結果收集起來，其中一名志愿者的測試結果如圖5所示?？梢?，在高負荷狀態(tài)結束時，志愿者的心音幅度比值較大（最高超過10），說明此時心臟極強的收縮力；D/S的比值大于1.5，舒張期顯著大于收縮期，說明心臟自身供血充足。隨著時間推移，心臟負荷下降，以上指標隨之降低。第一心音頻率的局部極大值有增加趨勢，而局部極小值變化不大，是因為志愿者的呼吸作用對心臟血流動力產生了二次調制（高負荷狀態(tài)下，有深度呼吸且頻率快），導致心臟血流動力不僅隨心動周期改變，而且隨呼吸周期改變。第二心音主要受肺循環(huán)的作用，變化不大。心率指標逐漸下降至平穩(wěn)狀態(tài)。

圖4 集成的心音信號處理平臺

圖5 某一名志愿者各指標的變化情況

3 總結

本文從應用的角度出發(fā)，總結了5個能反映心功能的心音特征，以硬件平臺對心音特征的提取進行了驗證。對志愿者在高負荷運動后的心音進行了監(jiān)測。從生理上看，心音特征與心功能的變化趨勢是一致的。從心音特征的提取過程中可見，心音定位是一個關鍵步驟。若心音定位發(fā)生錯誤，則后繼的心音特征變得不可靠。如果有同步的心電信號R波位置作為輔助信息，那么心音定位的準確性會大大提高。

致謝

本文的研究受到下列項目的資助：①2015年高等學校本科教學改革與教學質量工程建設項目；②國家自然科學基金項目（61471081）。

[1]Belhouse BJ,Belhouse FH．Mechanism of closure of the aortic valve[J]．Nature,1968,217：86-87．

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[3]劉文秀．心臟聽診[M]．北京：人民軍醫(yī)出版社,2006．

[4]Xiao S,Guo X,Sun X,et al．A relative value method for measuring and evaluating cardiac reserve[J]．Biomed Eng Online,2002,6；1-6．

[5]X iao S,GuoX,Liu G,et al．Evaluating two new indicators of cardiac reserve[J]．IEEE Eng Med Biol Mag,2003,22（4）：147-152．

[6]Xiao S,W ang Z,Hu D．Studying cardiac contractility change trend to evaluate cardiac reserve[J]．IEEE Eng Med Biol Mag,2002, 21（1）：74-76．

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[13]Li T,Tang H,Qiu T,et al．Best subsequence selection of heart sound recording based on degree of sound periodicity[J]．Electronics letters,2011,47：841-843．

Heart Function Monitoring Methods and Equipment Based on Heart Sounds

TANG Hong, QIN Kai-rong, QIU Tian-shuang
Department of Biomedical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024, China

Heart sounds are series of acoustic vibrations generated by the interaction between heart and heart dynam ics. From the viewpoint of mechanism of heart sound generation, there must be relations between heart sound features and heart dynam ics. This makes it possible to monitor the variations of cardiac functions by heart sound features. This paper presents five heart sound features that are summarized from previous studies. The algorithms to extract the features are implemented in a hardware platform to monitor heart sound in real-time from subjects. The results show that the features can reflect the variations of cardiac function.

heart sound；cardiac function；ratio of heart amplitude；ratio of diasystolic interval to systolic interval；frequency of heart sound；heart rate

R318.6

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2015.10.002

1674-1633（2015）10-0006-03

2015-09-15

2015年高等學校本科教學改革與教學質量工程建設項目；國家自然科學基金項目（61471081）。

邱天爽，教授。

通訊作者郵箱：qiutsh@dlut．edu．cn