基于心音的心功能监测方法及装置

唐洪，覃开蓉，邱天爽

大连理工大学 生物医学工程系，辽宁大连 116024

基于心音的心功能监测方法及装置

唐洪，覃开蓉，邱天爽

大连理工大学 生物医学工程系，辽宁大连 116024

心音是心脏血流动力与心脏相互作用而产生的一系列机械振动。从心音的产生机制上看，心音特征与心脏血流动力之间存在对应关系。心音特征有可能实时反映某些心功能的变化。本文总结前人的研究成果，定义了5个心音特征指标，在硬件平台上对志愿者高负荷运动后的心音进行实时监测。结论表明心音特征指标能实时反映志愿者的心功能变化。

心音；心功能；幅度比值；舒张期与收缩期比值；心音频率；心率

0 前言

心脏是人体血液循环系统的动力源，而血管及各组织是动力源的负载。心肌在心电传导系统的作用下依次收缩和舒张，驱动血液流经血管及各组织，进行物质交换，满足身体代谢的需要。心脏的心房、心室、瓣膜及大血管在血流作用下会产生一系列机械振动[1-2]。这些机械振动可传播到体表的胸部、背部，称为体表心音。通常情况下，能听到第一心音S1、第二心音S2。听诊器是听诊这些机械振动的常用工具。从心音的产生机制上看，这些机械振动是心脏自身与心脏血流动力的直接产物，是监测心脏功能的重要信息来源。

长期以来，临床医生依靠听诊器对心脏功能进行初步筛查。心脏听诊行之有效，被临床医生们广泛接受，并总结出了大量有效的听诊经验[3]。然而，人耳对心音的响度、音调、时间等特征的分辨是有限的，人们的经验也是有局限性的。在现代信息技术的条件下，有必要利用计算机方法对心音信号进行深入分析，发掘出心音中更丰富的生理信息，以利于对心脏功能更准确的掌握。前人为此进行了大量研究。重庆大学肖守中教授、郭兴明教授等[4-7]研究发现，第一心音幅值反映了心肌收缩力的强弱，是评估人体心功能的有效指标。鉴于个体差异较大，为了消除个体差异，以第一心音与第二心音幅值的相对比例表示。心脏舒张期与收缩期的时间比值，也被作为一个指标[6-7]，用于评估心脏自身供血是否充足。心音的频率与心脏各组织的物理性质和心脏血流动力有密切关系。心音产生的理论模型及动物实验均表明[8-12]，血压变化率升高，心音的频率也随之升高；瓣膜钙化，心音频率也会升高。因此，心音频率也是一个指标，长期跟踪心音频率的变化，有助于推断心脏自身物理性质的变化。此外，心率也是心音的一个辅助指标。本文在综合前人研究成果的基础上，从应用的角度出发，设计自动的心音信号处理算法，提取这些指标，实时监测心脏的心功能。

1 信号处理方法

1.1 心音定位

心音定位是指在心音信号数值序列中确定心音所在的位置，也称为心音分割。本文以心音的包络及其门限来确定心音的位置。提取包络前，先进行预处理。①滤波：心音信号即使包括心杂音在内，其频率范围往往不超过600 Hz。为了消除在此频率范围外的噪声或干扰，有必要对心音信号进行通带为[20 600]Hz的滤波处理；②采样率2 kHz较为适宜。低采样率也有助于降低后继处理的计算量；③幅度归一化：有利于统一参数。若心音信号表示为x（n），则其香浓能量表示为：

香浓能量的平滑，即可得到香浓包络

包络的提取，如图1所示。根据门限的作用，即可确定第一心音S1、第二心音S2的位置。

图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幅度的最大绝对值的比值。若S1（n）表示第一心音的时间序列，S2（n）表示第二心音的时间序列，则比值表示为：

1.3 舒张期与收缩期的比值

根据判S1、S2的位置，可进一步确定心脏的收缩期S、舒张期D，如图2所示。计算舒张期与收缩期的比值为

图2 从心音中检测收缩期和舒张期

1.4 心音频率的计算

关于信号频率的估计，通常采样功率谱方法，找出功率谱的峰值对应的频率。但是，S1、S2的持续时间较短，一般在几十毫秒至一百多毫秒，导致基于傅立叶变换的功率谱估计方法对频率的分辨率较低。为此，本文采用了能量加权频率对心音频率进行估计。若S1（n）表示第一心音的时间序列，则它的解析信号表示为

同理，可计算出第二心音的能量加权频率，

从定义看出，心音的幅值越高，对频率计算的贡献越大。这种频率的计算方法综合考虑了心音的能量分布，对能量较大的部分赋予较高的权值。该方法也不需要进行傅立叶变换，计算量小。

1.5 心率的估计

关于心率的估计，有较简单的方法。在心音定位完成后，统计单位时间内S1、S2的个数即可。稍复杂的，可采用循环频率域的方法[13]。对于一段心音信号（至少两个心动周期以上），可计算循环频率谱密度函数：

图3 基于循环频率估计心率

2 实验与验证

将以上心音特征提取方法集成在一个TI的开发平台上，对志愿者的心音信号进行分析（图4）。从青年学生中选取健康志愿者12人，年龄22～25岁之间。告知志愿者全部实验过程，并取得知情同意书。为了诱导志愿者的心功能变化，每名志愿者攀爬100台阶后，仰卧于体检床，并采集二尖瓣位置的心音信号，直到志愿者恢复到平静状态为止。从生理上看，志愿者从高负荷状态到平静状态，心功能出现了显著变化，以上的心音特征指标应该对心功能的变化有所反映。将测试结果收集起来，其中一名志愿者的测试结果如图5所示。可见，在高负荷状态结束时，志愿者的心音幅度比值较大（最高超过10），说明此时心脏极强的收缩力；D/S的比值大于1.5，舒张期显著大于收缩期，说明心脏自身供血充足。随着时间推移，心脏负荷下降，以上指标随之降低。第一心音频率的局部极大值有增加趋势，而局部极小值变化不大，是因为志愿者的呼吸作用对心脏血流动力产生了二次调制（高负荷状态下，有深度呼吸且频率快），导致心脏血流动力不仅随心动周期改变，而且随呼吸周期改变。第二心音主要受肺循环的作用，变化不大。心率指标逐渐下降至平稳状态。

图4 集成的心音信号处理平台

图5 某一名志愿者各指标的变化情况

3 总结

本文从应用的角度出发，总结了5个能反映心功能的心音特征，以硬件平台对心音特征的提取进行了验证。对志愿者在高负荷运动后的心音进行了监测。从生理上看，心音特征与心功能的变化趋势是一致的。从心音特征的提取过程中可见，心音定位是一个关键步骤。若心音定位发生错误，则后继的心音特征变得不可靠。如果有同步的心电信号R波位置作为辅助信息，那么心音定位的准确性会大大提高。

致谢

本文的研究受到下列项目的资助：①2015年高等学校本科教学改革与教学质量工程建设项目；②国家自然科学基金项目（61471081）。

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

[2]吴延军,徐泾平,赵燕．心音的产生与传到机制[J]．生物医学工程学杂志,1996,13（3）：280-288．

[3]刘文秀．心脏听诊[M]．北京：人民军医出版社,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．

[7]Xiao S,Cai S,Liu G．Studying the significance of cardiac contractiligy variability[J]．IEEE Engineering in Medicine and Biology,2000, 102-105．

[8]Sakamoto T,Kusukawa R,M accanon DM,et al．Hemodynam ic determinants of the amplitude of the first heart sound[J]．Circ Res, 1965,16：45-57．

[9]Sakamoto T,Kusukawa R,M accanon DM,et al．First heart sound am plitude in experimentally induced alternans[J]．Chest, 1966,50：470-475．

[10]Edward FB,Hani NS,Paul DS．One-dimensional model of diastolic sem ilunar valve vibrations productive of heart sound[J]．J Biomech,1978,12：223-227．

[11]David LS,Paul DS,Madhukar V．A mathematical model of aortic valve vibration[J]．J Biomech,1984,17：831-837．

[12]Zhang X,Zhang Y．Model-based analysis of effects of systolic blood pressure on frequency characteristics of the second heart sound[C]．IEEE Proceeding of EMBS Annual International Conference,USA ：New York,2006．

[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年高等学校本科教学改革与教学质量工程建设项目；国家自然科学基金项目（61471081）。

邱天爽，教授。

通讯作者邮箱：qiutsh@dlut．edu．cn