Журнал компьютерной инженерии и информационных технологий

Сегментация сигналов фонокардиограммы с использованием скрытых марковских моделей (СММ)

С.М. Деббал*, А. Атби, Л. Хамза Шериф и Ф. Мезиани

Тоны и шумы сердца предоставляют важную диагностическую информацию для нескольких заболеваний сердца, таких как естественная или протезная дисфункция клапана и сердечная недостаточность. Многие патологические состояния сердечно-сосудистой системы вызывают шумы и аберрации в тонах сердца. Фонокардиография предоставляет врачу дополнительный инструмент для записи тонов сердца, слышимых во время аускультации. Развитие внутрисердечной фонокардиографии в сочетании с современными методами цифровой обработки данных резко возродило интерес исследователей к изучению тонов сердца и шумов. В этой статье представлен алгоритм для обнаружения тонов сердца (первый и второй тоны, S1 и S2) и шумов сердца. В этой статье рассматривается сегментация тонов сердца с использованием современной технологии скрытых марковских моделей (HMW), которая используется для извлечения гладкой огибающей, которая позволяет нам применять тесты, необходимые для временной локализации тонов сердца и шумов сердца. В рамках этой сложности сегментации хорошо известные нестационарные статистические свойства скрытых марковских моделей (СММ), касающиеся возможностей временной сегментации сигнала, могут быть адекватны для решения такого рода задач сегментации.