王新沛;李远洋;刘常春;杨静;李斌
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【摘 要】提出一种用于正常噪声环境下的心音源定位方法.利用3个传感器同步记录胸前3个位置的心音信号,对自动识别出的心音成分采用互相关法,估计同一心音源发出的信号到达2个传感器的时间延迟.利用时间延迟和传感器坐标确定心音源在传感器连线上的投影点坐标,由投影点与心音源的关系定位心音源.实验结果显示,对于采集到的健康人心音信号,利用该方法可以定位第一心音源.【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2010(036)020
【总页数】3页(P7-9)
【关键词】心音;定位;互相关;时间延迟估计
【作 者】王新沛;李远洋;刘常春;杨静;李斌
【作者单位】山东大学控制科学与工程学院,济南,250061;山东大学附属省立医院,济南,250021;山东大学控制科学与工程学院,济南,250061;山东大学计算机科学与技术学院,济南,250101;山东大学控制科学与工程学院,济南,250061
【正文语种】接线排中 文
土豆炮点火装置【中图分类】TN911.7
1 概述
心音是在体表获取的由心肌舒缩、瓣膜启闭、血流冲击等因素引起的机械振动。瓣膜不完全启闭和冠状动脉狭窄都会引起血液湍流，从而产生异常心音(即心脏杂音)。利用心音源定位可以识别产生杂音的病变瓣膜和冠状动脉狭窄部位，为医生提供更详尽的疾病信息，有助于提高诊断的准确性。
文献[1]将 2种常用的声音源定位方法(波束形成法和时间延迟法)应用于人体胸腔模型的声音定位，指出波束形成法定位的准确性受传感器数量的影响。时间延迟法定位的准确性取决于非线性距离方程解的数量。文献[2]采用多信号特征描述方法定位，由16个麦克风阵列
在实验室环境中记录的心脏声音信号，人体胸腔由充满煮沸水凝胶混合物的鼓模拟。上述研究为心音源定位提供了思路，但研究对象仅限于实验室环境下的模拟胸腔模型。文献[3]将时间延迟法应用于真实心音信号的体表心音源定位，利用2个传感器依次记录健康人胸前5个位置的心音信号，识别特征点计算每2个传感器记录信号的时间延迟，由时间延迟和传感器的坐标确定心音源的坐标。在计算时间延迟时，该方法认为同步记录的心音信号中第一心音的峰值都对应房室瓣关闭音。虽然第一心音主要由房室瓣关闭音构成，但是由于心音在传播过程中受到复杂组织的滤波和衰减作用，叠加了不同权重的血流冲击、腱索振动等声音成分，因此很难在不同部位记录到的心音信号波形中准确到同一声音源产生的相同成分。简单地以不同部位记录到的心音信号中第一心音峰值间的时间差作为时间延迟必然会带来误差。而且依次记录多个位置的心音信号和通过求解复杂的非线性方程组以确定心音源坐标明显降低了定位方法的实用性。
本文基于时间延迟互相关法，提出用于非实验环境下真实心音信号的心音源定位方法。对采集到的健康人心音信号，以第一心音源定位为例验证了方法的可行性。
2 心音信号采集
本文利用3个压电心音传感器和多通道同步采集卡搭建采集系统，采样率设为150 kHz，采集时间为10 s。在采集过程中，受检者取仰卧体位，平静呼吸。心音传感器在胸前的放置位置如图 1所示。为了便于模型描述和数据计算，3个传感器组成正三角形，覆盖了心脏的大部分区域，用沙袋固定。图2给出3个传感器采集到的3组心音信号。
图1 心音传感器的放置位置
图2 采集到的心音信号
可以看出，3组心音信号的波形类似，但第1心音S1和第2心音S2幅值明显不同。传感器1采集到的心音信号中S1和S2的幅值相当，传感器2采集到的心音信号中S1的幅值明显大于S2，传感器3采集到的心音信号幅值明显小于另外2组。这是因为传感器1位于心底部，此处距离主动脉瓣和肺动脉瓣较近，所以S2较响亮；传感器2位于心尖部，此处距离二尖瓣和三尖瓣较近，所以S1较响亮；传感器3距离心脏瓣膜最远，所以S1和S2相对较小。
3 识别方法
3.1 预处理
预处理的目的一方面是消除由呼吸、身体移动及其他环境因素引起的噪声和高频杂音的影响[4]，选择心音主要成分(S1和S2)相对集中的频段，另一方面是提取心音信号中需要定位声音源的成分，用于计算时间延迟。
3.1.1 心音去噪
心音信号中的噪声主要有2类：
(1)由呼吸、身体移动、心尖搏动及其他环境因素引起的噪声，这类噪声是通常意义上的噪声，多处于低频段；
(2)心杂音，这些杂音不利于时间延迟的确定，也被作为一种噪声，多处于高频段。
为了获得更精确的时间延迟，有必要去除各类噪声，保留心音的主要成分。研究表明，S1的频率成分主要集中在50 Hz~150 Hz范围内，S2的频率成分主要集中在 50 Hz~200 Hz范围内，250 Hz~300 Hz范围内出现第2个小峰值。
为保证预处理后心音信号的真实性，利用小波变换去除心音信号中的噪声[5]。选用时间局
部性好、能量集中度高的db6小波对信号做12层小波分解，选取d9(146 Hz~293 Hz)、d10(73 Hz~146 Hz)、d11(37 Hz~73 Hz)和 d12(18 Hz~37 Hz)重构信号。原始心音信号和去除噪声后信号如图3所示。可以看出，去噪后信号很好地保留了原始信号的主要成分，同时对环境噪声和高频心杂音的去除效果明显。
图3 原始心音信号和去除噪声后心音信号
3.1.2 心音提取
对去除噪声后的其中一组心音信号采用改进的香农能量算法[6]自动识别出需要定位声音源的成分(如 S1)，并确定S1的起止范围。取3组心音信号中对应S1相同起止点的数据段作为计算时间延迟的数据。识别出的 S1起止范围和3组心音信号的待分析数据段如图4所示。其中，时间门是根据第1组心音信号的包络构造的，直观地给出了S1的持续时间；2条虚线间3组同步采集的S1用于时间延迟的计算。
监控门禁图4 心音提取结果防爆波
3.2 时间延迟的确定
一个源信号到达2个空间位置的时间差称为时间延迟，估计时间延迟的基本方法有互相关法、相位数据法和参数估计法[7]。本文通过计算每 2组心音信号的互相关函数，确定各传感器之间的时间延迟。设传感器1和传感器2检测到的信号分别为x1( k)和x2( k)，则：
其中，k是离散时间变量；s( k)是心音源发出的心音信号；α是衰减因子；D是未知的时间延迟；n1( k)和n2( k)是心音信号传播过程中叠加的噪声。
x1( t)和x2( t)的互相关函数为：
其中，E表示求数学期望；m是时间参数。
实际中的观测数据总是有限的，对于N个观测值的离散时间信号，互相关函数的无偏估计为：
pm2.5治理
根据相关函数的性质，在相关性最强的时刻(m)将达到峰值。因此，两传感器之间时间延迟的确定就变成了相关函数峰值位置的检测。对于长度为N的信号，时间延迟D为：
其中，mpeak是相关函数峰值位置；fs是采样率。为了消除不同心动周期人体信号变异的影响，计算10个连续心动周期的时间延迟并取均值。
3.3 心音源的确定
为了避开复杂的心音传导模型，只考虑心音源在体表的投影，称为体表心音源。当体表心音源位于3个心音传感器中 2个的连线上时(如图 5所示)，已知两传感器间的距离为L，心音源发出的信号到达两传感器的时间延迟为D，心音信号传播速度为v，则体表心音源O点到其中一个传感器的距离L1为：
图5 心音源位于两传感器连线上的示例
尽管在实际测量中不能保证体表心音源一定位于其中2个传感器的连线上，但是可以利用上述方法在任意 2个传感器的连线上到一个点，使得两传感器测得的信号在连线上的相关性最大。由于体表心音源是满足两传感器测得的信号相关性最大的点，因此在连线上到的这点就是体表心音源在连线上的投影点。心音信号在传播过程中必定满足最小距离的原则，分别过3个投影点做垂线，得到的交点就是体表心音源的位置。
4 实验结果及分析
以第一心音源定位为例，分析方法的有效性。图1中传感器1、传感器2和传感器3两两间的
距离L为50 mm，心音信号传播速度v取20.74 m/s[3]。提取两传感器采集到的S1，计算S1的相关函数利用式(5)估计时间延迟D，将L、v和D代入式(6)得到第一心音源在两传感器连线上的投影点相对位置L1。表1给出了对一健康男性的心音信号估计时间延迟D和计算第一心音源在连线上的投影点相对位置L1的结果。
表1 心音信号实验结果传感器D/msL1/mm传感器1与传感器20.8734传感器2与传感器3-1.1613传感器3与传感器10.6832
由此确定的第一心音源的位置如图6所示。其中，O12、O2 3和O31分别是第一心音源在传感器1与传感器2、传感器2与传感器3、传感器3与传感器1连线上的投影点，过投影点的 3条垂线(图 6中虚线)相交出的三角形区域即为第一心音源的位置。根据传感器的放置位置，可以推算出该区域位于第4肋间附近，与二尖瓣和三尖瓣的体表投影位置一致。
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