冠心病被世界卫生组织认定为人类的头号杀手。我国冠心病死亡率逐年持续攀升,而其检测设备大多有创昂贵、无法实现冠心病的早期检测。早发现早治疗是降低冠心病死亡率的必要途径。心音的改变和杂音的出现往往是器质性心脏病变的最早体征。基于心音信号分析和特征提取的冠心病无损诊断研究受到了国内外学者的广泛关注。传统听诊器正逐步被电子听诊器所取代,因为电子听诊器具备了实时心音波形存储和回放功能,同时具有使用方便,成本低,体积小等优点。电子听诊器的信噪比对心音信号的特征提取至关重要,因为即使是非常微弱的外界噪声也可能导致心音信号中病理生理信息的误判,从而导致疾病诊断的误判。在噪声类型复杂的情况下,消除噪声和保留病理信息之间的权衡变得非常困难。因此高信噪比的电子听诊器可以大幅降低数据分析处理的难度,提高数据分析结果的准确性,达到事半功倍的效果。本文针对冠心病早期无损诊断的实际应用需求,提出了提高电子听诊器信噪比的心音传感器结构改进方法同时制作了完整的电子听诊器。并利用自制MEMS电子听诊器在山西医科大学第二附属医院心内科采集了堵塞程度不一的冠心病心音数据和其他非冠心病心音数据。研究了冠心病和其他非冠心病心音特征差异,提出了利用第一心音特征参数结合舒张期心音特征参数来区分冠心病与非冠心病,提高了冠心病识别的准确率。研究并建立了冠脉堵塞程度与冠心病舒张期心杂音特征参数之间的量化关系,提出了冠心病早期无损诊断的研究方法。全文的具体研究要点如下:1、受到水听器检测水声信号的启发,论文提出了基于水听器仿鱼类侧线敏感单元微结构的心音传感器微结构设计。在动纤毛的基础上增加了球体可以增大信号接收面积,可提高传感器的灵敏度和信噪比。传感器的微结构采用了MEMS加工工艺。同时采用了一种近似人体软组织密度的医用耦合剂将敏感单元耦合封装,极大程度的降低了心音信号传递到体表进一步到达核心敏感单元过程中所造成的信号大幅衰减问题。最后,对该传感器的性能进行了测试,结果表明:所提出的心音传感器的信噪比优于美国3M电子听诊器8.2分贝。2、针对慢性冠心病心音听诊普遍存在的心脏收缩无力、第一心音(S1)振幅减弱的特征,提出了基于第一心音特征提取的冠心病与非冠心病的识别方法。首先对心音信号进行滤波、重采样、归一化、分段定位等预处理。其次,利用EWT将S1分解为若干模态信号。选取距离大于20Hz的S1傅里叶谱中的前两个极大值点,并在极大值点的两侧寻找最近的极小值点作为频谱分割的边界。之后将S1分解为5个模态,通过希尔伯特变换计算每个模态的瞬时频率(IF)。最后,应用k-均值聚类算法对不同模态信号的瞬时频率进行聚类分析,得到S1中二尖瓣(M1)和三尖瓣(T1)闭合时的IF。根据TD和Apeak_ratio以及T1的IF大小三个参数设计决策树分类器,将S1最终分为4类:正常S1、异常S1分裂、冠心病S1和幅值异常S1。虽然冠心病的S1振幅也有异常变化,但冠心病区别于其他非冠心病S1的一个更加显著特征是T1的IF显著降低。3、初步建立了冠心病舒张期心音特征参数与冠脉堵塞程度之间的量化关系。从四个不同角度展开研究,包括:冠心病人与健康人舒张期心音特征差异研究;支架置入术前术后舒张期心音特征差异研究;冠心病舒张期湍流性杂音与瓣膜类心脏病舒张期杂音的特征差异研究;前降支冠脉堵塞程度不同的冠心病舒张期特征参数变化规律研究。单独提取S2结束后的100ms开始持续128ms的舒张期时段进行傅里叶变换和频谱分割,频谱分割边界设定为:[150 500]Hz。频谱分割之后的三个模态信号的频谱分布分别是0~150Hz的低频段,150~500Hz的中频段以及大于500Hz的高频段。通过对比性研究发现冠心病的舒张间期第二模态频谱能量e(2)远大于正常人的第二模态频谱能量,且冠脉搭桥术后e(2)显著减小;同时随着前降支冠脉堵塞程度的增加e(2)也逐渐增加,急性心肌梗塞和冠脉严重钙化除外;而用于区分冠心病舒张期湍流性杂音与瓣膜类心脏病舒张期杂音的特征参数是P3。最后,结合e(2)、P3和T1这三个特征参数设计了决策树分类器,提高了冠心病与非冠心病的正确识别率。同时进一步根据e(2)和e(3)的大小将前降支冠脉堵塞程度进一步分为:堵塞30%左右、50%左右和大于75%三种类型,最终初步实现了基于心音特征提取的冠心病早期无损诊断的目的。