CN102283670A - 一种心音信号量化分析方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种心音信号量化分析方法及装置，该方法包括：采集多个临床听诊位置的心音信号；对所采集的多个心音信号分别进行预处理；分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数；将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的心音能量；计算各时期的心音能量在整个周期中的百分比，确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。该心音信号量化分析方法可以量化分析心音各成分的强度、出现时间及持续时间，分析的结果可以作为临床常见心血管疾病诊断依据，用于评价心脏杂音类型以及与心血管疾病之间的关系。
Description
技术领域
本申请涉及医疗设备技术领域，特别是涉及一种心音信号量化分析方法及装置。
背景技术
心音是由于心脏瓣膜的开关、肌腱和肌肉的舒张收缩、血流的冲击及心血管壁振动而产生的一种复合音。它包含的关于心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量病理信息，是临床评估心脏功能状态的最基本参数。当心血管疾病尚未发展到足以产生临床及病理改变(如心电图变化)以前，心音中出现的杂音和畸变就是重要的诊断信息。因此，心音具有心电不可替代的重要临床诊断优势。同时，心音信号的检测方便、无创、花费极小，可作为心血管病检测、预防的常规手段。
近年来，由于计算机技术、现代数字信号处理技术、模式识别等广泛应用，基于心音信号的心脏疾病智能诊断系统研究成为国外研究热点，而国内在这方法仅处于起步阶段，并且国外研究者虽然展开了系列而深入的研究，但大量采用人工神经网络、支持向量机等分类器进行单一心脏病杂音分类，系统结构不够简单。
另外，采用分类器在对心音信号进行分析时，需要大量的训练样本以提高对心脏疾病的诊断准确度，但在临床上心脏疾病多为混合病，大量完全同类的混合型心脏疾病数据采集使得研究的难度大大增加。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种心音信号量化分析方法及装置，分别提取采集到的心音信号中的特征参数，并计算不同时期的心音能量，根据各时期的心音能量在整个周期中的百分比，就可以确定心音强度、杂音出现的时间以及强度，进而可以实现简单方便地对心音信号进行量化分析，为临床常见心血管疾病诊断提供诊断参数。
为了实现上述目的，本申请实施例提供的技术方案如下：
一种心音信号量化分析方法，包括：
采集多个临床听诊位置的心音信号；
对所采集的多个心音信号分别进行预处理；
分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数，所述特征参数包括：第一心音、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间和心率；
将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的帕斯瓦尔能量，即心音能量；
计算各时期的心音能量在整个周期中的百分比，确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。
优选地，采用多导同步心音收集装置同时采集主动脉瓣、肺动脉瓣、二尖瓣和三尖瓣相对应的听诊位置的心音信号。
优选地，对所采集的多个心音信号分别进行预处理，包括：
采用带通滤波去除心音信号中的外界低频杂音和高频干扰；
采用小波阈值降噪法对滤波后的心音信号进行降噪；
对降噪后的心音信号进行归一化处理。
优选地，所述分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数，包括：
采用变频同态滤波方法自适应滤除心音信号中的乘性噪声并提取心音包络线；
采用自适应双阈值门限法对所述心音包络线进行心音定位与分段，识别出各自心动周期中的第一心音峰值、第二心音峰值以及收缩期、舒张期；
提取第一、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间，并计算心率。
优选地，该方法进一步包括：
提取心音数据库中大量心音数据的心音能量参数；
采用聚类分析算法寻找各心音能量参数的聚类中心以及正常心音、异常心音的能量范围；
将计算得到的所述心音能量与正常心音、异常心音的能量范围进行比较，并判断计算得到的所述心音能量属于正常心音的能量范围或异常心音的能量范围。
优选地，该方法进一步包括：将所述判断结果输出。
一种心音信号量化分析装置，包括：
多导同步心音收集装置，用于采集多个听诊位置的心音信号；
预处理单元，用于对所采集的多个心音信号分别进行预处理；
提取单元，用于分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数，所述特征参数包括：第一心音、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间和心率；
心音能量计算单元，用于将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的帕斯瓦尔能量，即心音能量；
心音强度确定单元，用于计算各时期的心音能量在整个周期中的百分比，并确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。
优选地，所述预处理单元包括：
带通滤波单元，采用带通滤波去除心音信号中的外界低频杂音和高频干扰；
降噪单元，采用小波阈值降噪法对带通滤波后的心音信号进行降噪；
归一化处理单元，用于对降噪后的心音信号进行归一化处理。
优选地，所述提取单元包括：
变频同态滤波单元，采用变频同态滤波方法自适应滤除心音信号中的乘性噪声并提取心音包络线；
心音定位与分段单元，采用自适应双阈值门限法对所述心音包络线进行心音定位与分段，识别出各自心动周期中的第一、第二心音以及收缩期、舒张期；
特征参数提取单元，用于提取第一、第二心音收缩期以及舒张期的持续时间，并计算心率。
优选地，该装置进一步包括：
心音数据库，用于存储大量心音数据的心音能量参数；
心音能量参数提取单元，用于提取所述心音数据库中大量心音数据的心音能量参数；
心音能量范围确定单元，用于采用聚类分析算法寻找各心音能量参数的聚类中心以及正常心音、异常心音的能量范围；
心音能量确定单元，用于将计算得到的所述心音能量与正常心音、异常心音的能量范围进行比较，并判断计算得到的所述心音能量属于正常心音的能量范围或异常心音的能量范围。
优选地，该装置进一步包括：
输出单元，用于将所述心音能量确定单元的判断结果输出。
由以上技术方案可见，本申请实施例提供的该心音量化分析方法，该方法首先采集多个临床听诊位置的心音信号，并且对所采集的多个心音信号分别进行预处理，然后分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数，并将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的心音能量，最后计算各时期的心音能量在整个周期中的百分比，确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。该心音信号量化分析方法可以量化分析心音各成分的强度、出现时间及持续时间，分析的结果可以作为临床常见心血管疾病诊断依据，用于评价心脏杂音类型以及与心血管疾病之间的关系。
此外，该心音量化分析方法还可以与心音数据库相结合，将某一患者的量化分析结果与心音数据中大量的心音数据进行比较，并根据特征参数性质与病理特性之间的关系，可以实现心音的智能辨识和心脏量化听诊，对于常见心血管疾病早期检测与初步诊断具有重要的理论及临床价值。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供一种心音信号量化分析方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的预处理的流程示意图；
图3为本申请实施例提供预处理前后的心音信号图；
图4为本申请实施例提供的提取心音包络线及特征参数的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的提取心音包络线时的心音信号图；
图6为本申请实施例提供的另一种心音信号量化分析方法的流程示意图；
图7为本申请实施例二提供的心音信号量化分析方法在对一个正常人进行听诊时的心音信号图；
图8为本申请实施例二提供的心音信号量化分析方法在对一个患有风湿性心脏病的病人进行听诊时的心音信号图；
图9为本申请实施例提供的一种心音信号量化分析装置的结构示意图；
图10为本申请实施例提供的预处理单元的结构示意图；
图11为本申请实施例提供的提取单元的结构示意图；
图12为本申请实施例提供的另一种心音信号量化分析装置的结构示意图；
图13为本申请实施例提供的第三种心音信号量化分析装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
实施例一：
图1为本申请实施例提供一种心音信号量化分析方法的流程示意图。
如图1所示，该方法包括：
步骤S101：采集多个听诊部位的心音信号。
在本申请实施例中，听诊部位选择为四个，分别为：主动脉瓣、肺动脉瓣、二尖瓣和三尖瓣相对应的听诊位置，并且采集各部位的心音信号时，选择采用多导同步心音采集装置同时采集上述四个听诊位置的心音信号。
采用多导同步心音采集装置来采集心音信号，不仅可以排除各部位心音采集时的时间差，增强相同条件下的数据对比性，而且同时记录两个以上部位的心音，可以正确鉴定S1(The First Heart Sound，第一心音)及S2(TheSecond Heart Sound，第二心音)的成分，找出杂音和心音的关系，并可估计声音最强部位及其传导方向，并且不同部位间的心音幅值比较，如三尖瓣听诊区第一心音的幅值与二尖瓣听诊区第一心音的幅值之比(T1/M1)，评估右心室和左心室的负荷状态，可用于评估右心和左心收缩能力的相对变化。所以在本申请实施例中，采用四导心音同步心音采集和解析有利于对比性研究心脏各瓣膜及左右房室间的关系，为后续的量化分析提供实验数据。另外在本申请实施例中多导同步心音采集装置优选为四导同步心音采集装置。
步骤S102：对所采集的心音信号进行预处理。
由于正常心音的频带主要集中在30～150Hz，异常心音根据病情差异频带分布较广，高频杂音可达600Hz，有时可高达1000Hz，为了避免在心音信号采集过程中存在多种外界因素的干扰，例如：高频干扰、患者身体的晃动、周围环境干扰、录音系统的自身干扰，所以需要对采集到的心音信号进行预处理，去除外界因素的干扰。
图2为本申请实施例提供的预处理的流程示意图。如图2所示，对所采集的心音信号进行预处理包括：
步骤S201：采用带通滤波去除心音信号中的外界高频干扰。
通过该步骤可以消除外界的高频干扰对微弱心音信号的影响。
步骤S202：采用小波阈值降噪法对滤波后的心音信号进行降噪。
通过该步骤可以将由于患者身体的晃动、周围环境干扰、录音系统自身干扰灯外界干扰而引入了各种杂音消除掉，得到高信噪比的心音信号。
步骤S203：对降噪后的心音信号进行归一化处理。
由于在任何心音采集系统中，心音信号的采集和处理都会经历几次增益变化，如传感器中的放大、音频放大等，其后的增益不宜用普通方法表示，而心音的绝对值也不能用来评估心脏功能状态。该步骤可以归纳统一心音数据的统计分布，使物理系数数值的绝对值变成某种相对值的关系，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。
如图3所示，为本申请实施例提供的预处理前后的心音信号图，其中左侧分别为四个通道采集的原始心音信号图，右侧分别为经过预处理后的心音信号图。
步骤S103：提取预处理后心音信号的心音包络线及特征参数。
在上述步骤S102中，虽然得到了心音信号图形，但从图形中还无法直观地得到心音的各种数据，还需要提取心音包络线及特征参数。在本申请实施例，该步骤采用时域为主、频率为辅的方式提取心音包络线及特征参数，为后续的量化分析提供实验数据。另外，在本申请实施例中，心音的特征参数包括：第一心音、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间和心率。
图4为本申请实施例提供的提取心音包络线及特征参数的流程示意图。如图4所示，该方法包括：
步骤S301：提取心音包络线。
由于心音信号中包含乘性噪声，在本申请实施例中，优选采用基于NAR_PSD(Normalization Autoregressive Power Spectral Density，归一化自回归功率谱密度)的变频同态滤波方法，该变频同态滤波方法通过非线性对数运算将两个变换之间的非线性关系转换为加的关系进行处理，进而达到信号与噪声分离的目的。在具体操作时：首先对预处理后的心音信号绝对值求NAR_PSD，此时可以发现虽然不同心音信号的频谱存在较大差异，但心音频谱中一般会出现两个波峰，主峰在低频带，主要为S1、S2部分，而另一波峰在中频带，对应于心音中的杂音部分；然后设定阈值(THV，Threshold Value)来确定两峰值间的带宽，用于变频同态滤波过程中低通滤波器设计；最后，设计变频同态滤波器，自适应滤除心音信号中的乘性噪声并提取心音包络线。
如图5所示，为本申请实施例提供的提取心音包络线时的心音信号图，其中：第一个图为预处理后的心音信号图，第二个图为预处理后的心音信号所对应的NAR_PSD，第三个图为预处理后心音信号绝对值的NAR_PSD，用于确定变频同态滤波器的低通截止频率，最后一个图为心音信号的绝对值以及包络曲线，其中的“☆”表示S1，“O”表示S2。
步骤S302：对心音包络线进行心音定位与分段。
在本申请实施例中，采用自适应双阈值门限法进行心音定位与分段，识别出各心动周期中的第一、第二心音、收缩期以及舒张期。
步骤S303：提取第一、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间，并计算心率。
步骤S104：划分心音时期并计算各时期的心音能量。
将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的帕斯瓦尔能量，即心音能量；
步骤S105：确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。
根据步骤S104中划分得到的心音的各个时期，计算心音各个时期的心音能量在整个周期中的百分比，并根据各时期能量在整个周期中的百分比来确定心音强度确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。
实施例二：
上述实施例一可以得到某一个患者的正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度，在临床上，医生可以根据这些数据对该患者进行初步诊断，但在诊断过程中需要依靠医生的经验来进行。为了能够减少听诊时对医生的依赖，而能够通过对心音信号的分析就可以得到较为详细的听诊结果，本申请实施例还提供了另一种心音信号量化分析方法，该方法以心音数据库中大量患者的心音能量参数作为听诊的指标体系，将实施例一得到的各心音能量与数据库中的大量的心音能量参数进行比较，进而可以得到该患者详细的听诊结果。
图6为本申请实施例提供的另一种心音信号量化分析方法的流程示意图。
如图6所示，该方法还可以包括：
步骤S106：提取心音数据库中大量心音数据的心音能量参数。
从心音数据库中找到大量患者的病理数据，即患者心音数据的心音能量参数，根据数据库中大量患者的心音能量参数，可以找出人体正常心音的能量范围以及异常心音的能量范围。另外，心音数据库中大量心音数据的心音能量参数均可以通过实施例一中所示的方法得到。
步骤S107：采用聚类分析算法寻找各心音能量参数的聚类中心以及正常心音、异常心音的能量范围。
步骤S108：将计算得到的各心音能量与正常心音、异常心音的能量范围进行比较，并判断计算得到的心音能量属于正常心音的能量范围或异常心音的能量范围。
如图7所示，为本申请实施例二提供的心音信号量化分析方法在对一个正常人进行听诊时的心音信号图。图中四个通道分别对应一个听诊位置，其中：左边第一列为预处理后的心音信号图，第二列为心音信号所对应NAR_PSD，第三列为心音信号所对应的变频同态滤波包络及心音定位图，第四列为其对应的各时期的心音能量分布，第五列为心音信号的分析结果，其中，圈内为正常心音的范围，若所有的“＊”均位于在圈内为正常心音，任何一个部位的心音信号位于圈外，则属于异常心音，另外如果心音信号对应的“*”位于圈上方则表示该心音含舒张期杂音，位于圈右方表示该心音含收缩期杂音，位于圈右上方为两期杂音或连续型性杂音。
如图8所示，为本申请实施例二提供的心音信号量化分析方法在对一个患有风湿性心脏病的病人进行听诊时的心音信号图。与图7类似，左边第一列为预处理后的心音信号图，第二列为心音信号所对应NAR_PSD，第三列为心音信号所对应的变频同态滤波包络及心音定位图，第四列为其对应的各时期的心音能量分布，第五列为心音信号的分析结果。如图8所示，图中所有的“＊”均位于圈外，属于非正常心音，并且图中所有的“＊”均位于圈的上方或右方，所以量化分析结果为：患者出现主动脉关闭不全的舒张期杂音、三尖瓣关闭不全的收缩期杂音以及二尖瓣狭窄伴关闭不全舒张期杂音。
此外，在本申请实施例中，该方法还可以包括：步骤S109：将判断结果输出。
在上述步骤108可以得到患者心音能量所属的范围，在该步骤中还可以将该范围输出。
由以上技术方案可见，本申请实施例提供的该心音量化分析方法，该方法首先采集多个临床听诊位置的心音信号，并且对所采集的多个心音信号分别进行预处理，然后分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数，并将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的心音能量，最后计算各时期的心音能量在整个周期中的百分比，确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。采用该心音信号量化分析方法可以量化分析心音各成分的强度、出现时间及持续时间，分析的结果可以作为临床常见心血管疾病诊断依据，用于评价心脏杂音类型以及与心血管疾病之间的关系。
此外，该心音量化分析方法还可以与心音数据库相结合，将某一患者的量化分析结果与心音数据中大量的心音数据进行比较，并根据特征参数性质与病理特性之间的关系，可以实现心音的智能辨识和心脏量化听诊，对于常见心血管疾病早期检测与初步诊断具有重要的理论及临床价值。
实施例三：
对应上述实施例一提供的心音信号量化分析方法，本申请实施例还提供了一种心音信号量化分析装置，如图9所示，该装置包括
多导同步心音收集装置1，用于采集多个听诊位置的心音信号。
预处理单元2，用于对所采集的多个心音信号分别进行预处理。
在本申请实施例中，如图10所示，预处理单元2包括：带通滤波单元21，采用带通滤波去除心音信号中的外界低频杂音和高频干扰；降噪单元22，采用小波阈值降噪法对带通滤波后的心音信号进行降噪；归一化处理单元23，用于对降噪后的心音信号进行归一化处理。
提取单元3，用于分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数。在本申请实施例中，特征参数包括：第一心音、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间和心率。另外在本申请实施例中，如图11所示，提取单元3包括：变频同态滤波单元31，采用变频同态滤波方法自适应滤除心音信号中的乘性噪声并提取心音包络线；。心音定位与分段单元32，采用自适应双阈值门限法对所述心音包络线进行心音定位与分段，识别出各自心动周期中的第一、第二心音以及收缩期、舒张期；特征参数提取单元，用于提取第一、第二心音收缩期以及舒张期的持续时间，并计算心率。
心音能量计算单元4，用于将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的帕斯瓦尔能量，即心音能量。
心音强度确定单元5，用于计算各时期的心音能量在整个周期中的百分比，并确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。
实施例四：
在实施例三的基础上，如图12所示，该装置还可以包括：
心音数据库6，用于存储大量心音数据的心音能量参数。
心音能量参数提取单元7，用于提取所述心音数据库中大量心音数据的心音能量参数。
心音能量范围确定单元8，用于采用聚类分析算法寻找各心音能量参数的聚类中心以及正常心音、异常心音的能量范围。
心音能量确定单元9，用于将计算得到的所述心音能量与正常心音、异常心音的能量范围进行比较，并判断计算得到的所述心音能量属于正常心音的能量范围或异常心音的能量范围。
此外，在本申请其他实施例中，如图13所示，该装置还可以包括输出单元10，用于将心音能量确定单元9的判断结果输出。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的万法。
本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (11)
1.一种心音信号量化分析方法，其特征在于，包括：
采集多个临床听诊位置的心音信号；
对所采集的多个心音信号分别进行预处理；
分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数，所述特征参数包括：第一心音、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间和心率；
将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的帕斯瓦尔能量，即心音能量；
计算各时期的心音能量在整个周期中的百分比，确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用多导同步心音收集装置同时采集主动脉瓣、肺动脉瓣、二尖瓣和三尖瓣相对应的听诊位置的心音信号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所采集的多个心音信号分别进行预处理，包括：
采用带通滤波去除心音信号中的外界低频杂音和高频干扰；
采用小波阈值降噪法对滤波后的心音信号进行降噪；
对降噪后的心音信号进行归一化处理。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数，包括：
采用变频同态滤波方法自适应滤除心音信号中的乘性噪声并提取心音包络线；
采用自适应双阈值门限法对所述心音包络线进行心音定位与分段，识别出各自心动周期中的第一心音峰值、第二心音峰值以及收缩期、舒张期；
提取第一、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间，并计算心率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：
提取心音数据库中大量心音数据的心音能量参数；
采用聚类分析算法寻找各心音能量参数的聚类中心以及正常心音、异常心音的能量范围；
将计算得到的所述心音能量与正常心音、异常心音的能量范围进行比较，并判断计算得到的所述心音能量属于正常心音的能量范围或异常心音的能量范围。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，进一步包括：将所述判断结果输出。
7.一种心音信号量化分析装置，其特征在于，包括：
多导同步心音收集装置，用于采集多个听诊位置的心音信号；
预处理单元，用于对所采集的多个心音信号分别进行预处理；
提取单元，用于分别提取预处理后的多个心音信号的心音包络线及特征参数，所述特征参数包括：第一心音、第二心音、收缩期以及舒张期的持续时间和心率；
心音能量计算单元，用于将每个心音信号的一个心动周期中的收缩期分为第一心音期和收缩杂音期，将舒张期分为第二心音期和舒张杂音期，并分别计算各个时期的帕斯瓦尔能量，即心音能量；
心音强度确定单元，用于计算各时期的心音能量在整个周期中的百分比，并确定正常心音的强度、杂音出现的时间以及强度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预处理单元包括：
带通滤波单元，采用带通滤波去除心音信号中的外界低频杂音和高频干扰；
降噪单元，采用小波阈值降噪法对带通滤波后的心音信号进行降噪；
归一化处理单元，用于对降噪后的心音信号进行归一化处理。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述提取单元包括：
变频同态滤波单元，采用变频同态滤波方法自适应滤除心音信号中的乘性噪声并提取心音包络线；
心音定位与分段单元，采用自适应双阈值门限法对所述心音包络线进行心音定位与分段，识别出各自心动周期中的第一、第二心音以及收缩期、舒张期；
特征参数提取单元，用于提取第一、第二心音收缩期以及舒张期的持续时间，并计算心率。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，进一步包括：
心音数据库，用于存储大量心音数据的心音能量参数；
心音能量参数提取单元，用于提取所述心音数据库中大量心音数据的心音能量参数；
心音能量范围确定单元，用于采用聚类分析算法寻找各心音能量参数的聚类中心以及正常心音、异常心音的能量范围；
心音能量确定单元，用于将计算得到的所述心音能量与正常心音、异常心音的能量范围进行比较，并判断计算得到的所述心音能量属于正常心音的能量范围或异常心音的能量范围。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，进一步包括：
输出单元，用于将所述心音能量确定单元的判断结果输出。
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