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一、引言
1.研究背景
心音信号作为生物医学信号中的重要研究对象，具有很高的临床价值，因此对心音信号的分析目前正受到学术界和产业界的重视。PhysioNet Challenge 大赛提供了942 名患者的数据集，如图1 ，包括患者的信息以及心音信号。
图1 PhysioNet Challenge提供的数据集
心音信号是很有节律的周期信号，如图2，可以大致划分为四个周期，S1 发生在心动周期的收缩期，频率约为40~60HZ,S2 发生在心动周期的舒张期，频率约为60~100HZ.心动周期的时间约为1 秒。
图2 心音信号及心动周期示例
2.研究方案
模型训练的步骤共四步，首先对待训练的信号进行去噪，然后进行信号分割，得到长度一致的数据。对分割好的信号进行特征提取，将特征送入神经网络训练，得到分类模型。如图3
图3 模型搭建整体方案
; 二、信号预处理
1.小波去噪
数据集中提供的心音信号带有杂音。这会对心音分类的预测造成影响。我们采用的去噪方法是小波去噪，小波去噪的原理是信号进行小波变换后，真实信号的小波系数较大，噪声部分的小波系数较小。因此，选择合适的阈值即可将系数较小的噪声滤除，从而达到去噪的效果。去噪的流程如图所示：首先确定阈值函数和分解层数，接着进行阈值化的去噪处理，最后进行小波逆变换进行信号的重构。如图4
图4 小波去噪流程
2.处理效果
图5 波形去噪效果
三、特征提取
; 1.数据筛选
得到干净的心音信号后，开始对信号进行特征提取。首先大赛给的数据集如图6，包括一个txt 文件，这个文件中记录了一个病人的心音信息和常规信息。其次是病人的心音wav 文件，这个文件记录了心音信号。还有一个tsv 文件，记录了S1 和S2 起始点和结束点的分割信息，这个信息会在下面数据截取中用到。我们对所有病人的wav 数据进行了统计，发现部分数据的wav 文件有缺失如图7，对于没有从四个位置进行心音检测的数据我们将不会喂入模型训练，在测试集中缺失的数据则用正常的数据补全。
图6 数据集中的文件类型
图7 每个病人心音信号数量统计（每个病人最多从四个位置得到心音信号）
2.特征提取
接下来进行波形的特征提取，我们选用的方案是提取信号的梅尔频率系数，这个特征对于区分心音信号十分高效。我们目标是得到一张四通道的心音信号特征图，随后送入卷积神经网络进行训练。
整个步骤共分为5 步，首先是数据截取：wav 文件的信号长度由4.8 秒到80 秒之间，利用tsv 文件，我们可以获取心音的周期，在其中截取四个周期长度的信号进行特征提取，长度约为3 秒。
通过高通滤波器增强高频信号并将整个时间信号分为100 帧，每帧长度约为30ms 。
随后对每帧信号进行加窗，并计算其功率谱。将频率转换到Mel 频率中，并采用Mel 滤波器组对信号进行滤波。将获得的能量取对数，并进行DCT 变换来获取信号的MFCC 特征，从而得到四通道100*30 的特征图。
四、模型搭建
接下来介绍一下我们搭建的模型，我们搭建的网络架构如图8所示，采用递增型网络结构。其中包含2 层卷积层，2 层全连接层。第1 层卷积层使用了32 个过滤器，卷积核大小为3 × 3 ，步长为1×1 ；池化为最大池化，大小为2 × 2 ，步长为1 × 1 。采用ReLU 激活函数，dropout 率为0.2 。第2 层用了24 个滤波器，其余结构与上一层相同。
2 个全连接层，输出维度分别为128 和3 ，采用ReLU 激活函数，中间使用概率为0.2 的dropout 进行连接，分类器为softmax 。
通过特征提取，我们得到1176 张105 乘30 的4 通道特征图，将这些数据送入到网络中进行训练。每次喂入模型batch_size 大小为32 ，训练epoch80 轮
代码的撰写使用的是Tensorflow 框架，调用了Tf.keras API ，整个网络的模型保存在.h5 类型文件中。
图8 网络模型架构
Original: https://blog.csdn.net/DeSioon/article/details/124725772
Author: DeSioon
Title: 基于卷积神经网络的心音信号识别
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