《先天性心臟病心音庫構建與心音特徵提取方法研究》是依託雲南大學，由王威廉擔任負責人的國家自然科學基金專項基金項目。
基本介紹
- 中文名：先天性心臟病心音庫構建與心音特徵提取方法研究
- 負責人：王威廉
- 依託單位：雲南大學
- 項目類型：專項基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
先天性心臟病（先心病）是我國青少年的高發性疾病，高原尤為嚴重。其初診主要靠心臟聽診，專業性極強，基層醫生難以掌握。心音為非平穩信號，對其分析研究具有重要的科學意義和臨床套用價值。本課題旨在建立先心病心音資料庫、採用數位訊號處理技術，例如：小波分析、EMD、MP等時頻分析法，對病例心音進行分析研究、特徵提取，並套用模式識別、人工神經網路等技術作分類識別。目前國內外尚無此類心音資料庫，類似研究也頗少。我們前期的研究已獲得了一些積極結果，採集心音202例，從中提取到了部分能反映相關生理病理信息的特徵，對小樣本的正確識別率達70%。但心音數據還十分有限，沒有足夠的數據，無法完成對先心病心音的最終分析。對已提取的特徵需更多的病例來驗證，現有分析方法、算法也有待改進，需提取更有效的特徵，讓心臟聽診與分析同步進行，探索便捷有效的先心病早期臨床診斷技術，幫助基層醫生、服務先心病基礎研究和廣大西部農村患者。
結題摘要
先天性心臟病CHD (congenital heart disease)，簡稱先心病，我國每年出生的嬰兒約1%患有先心病，給患者家庭和社會帶來巨大的不幸和深重的負擔。先心病的初診主要依靠心臟聽診，此項工作對臨床經驗和專業知識要求很高，基層的臨床醫生往往難以掌握。雲南省是先心病的高發區，每年的先心病的篩查基本上是依靠省級醫療機構的專家小分隊深入地州、山區進行，目前，地州還無能力承擔，改進先心病初診方法已經迫在眉睫。隨著數位技術、網際網路技術的發展，採用現代數位訊號處理技術，採集先心病病例心音，建立病例資料庫，對先心病病例心音進行分析、特徵提取，進而完成輔助診斷，並進一步在雲端通過大數據處理，對先心病進行遠程診斷、病例分析、研究先心病的分布、發病機制等。項目旨在研發一種攜帶型先心病輔助診斷儀，及相應的先心病心音特徵提取、識別算法，藉助大數據處理，服務於先心病篩查。項目完成後，將使鄉村衛生院有能力自行承擔先心病初診篩查工作，更好地為雲南省先心病的防治發揮作用。先心病初診主要依靠心臟聽診，這表明病例心音中含有相應的特徵信息。如何提取先心病心音固有的特徵並進行分類識別，就是本課題需要研究的內容。但由於國內外無現成的先心病病例資料庫，因而採集病例心音、建立心音資料庫也是研究工作的一個重點。從學術的角度看，本課題的研究工作實際上是要解決一個機器輔助聽診，以及模式識別與人工智慧的問題。具體主要研究內容如下：（1）採集先心病病例心音並構建心音樣本資料庫；（2）研發心音（PCG）、心電（ECG）採集系統；（3）對先心病病例心音進行分析研究，研究有效的分析算法； （4）研究如何將上述成果具體套用到臨床中，研究先心病初診輔助診斷技術。 項目主要進展和成果：（1）已經採集建立了一個包括常見的房間隔缺損（ASD）、室間隔缺損（VSD）、動脈導管未閉（PDA）等在內的各類先心病例心音資料庫，累計心音數據樣本1001例。（2）改進並完善了自行設計的攜帶型的心音（PCG）、心電（ECG）信號採集及分析系統。（3）對先心病病例心音進行分析研究，目前的分析算法，對病例心音的分類識別率已經達到76.7%。（4）深入研究了先心病初診輔助診斷技術，目前處於實驗室驗證階段。（5）已經發表學術論文13篇，申請專利1項，培養研究生10名，其中，博士研究生1名。課題組將繼續努力，爭取儘早完成研究並用於臨床，為雲南先心病的防治發揮作用。
