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基于心音信号分析的心脏病辅助诊断方法研究的任务书
一、选题背景
心脏病是目前全球最为普遍的疾病之一，同时也是导致人类死亡的主要原因之一。心脏病患者需要接受长期的医疗跟踪和管理，并需要定期进行心电图检查和心脏超声检查等操作，以确保其身体健康。但是，这些检查都需要患者到医院进行检查，耗费时间和金钱。因此，我们需要一种更加便捷且简单的诊断方法，来辅助医生判断患者患有心脏病的类型和程度，以帮助医生提供更加精准的治疗方案。
二、研究目的和意义
本研究旨在通过分析心音信号，探究一种基于心音信号分析的心脏病辅助诊断方法，该方法可以在不需接受额外测试的情况下，通过简单的心音信号采集设备采集患者的心音，通过预处理、特征提取和分类算法，对患者的心音信号进行分析，从而判断患者患有心脏病的类型和程度，并给出有效的诊断建议。该研究对于提高心脏病的诊断准确性和便捷性具有重要的意义。
三、研究内容
1.对心音信号进行预处理，包括滤波、去除干扰和去除基线漂移等，以提取出有效的心音信号
2.提取心音信号的特征值，包括时域和频域特征值，并通过PCA和LDA等算法进行降维处理，减少特征维度并提高诊断准确性
3.采用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等分类算法对经过特征提取的心音信号进行分类和识别，以判断患者患有心脏病的类型和程度
4.对研究结果进行分析和讨论，对该方法的准确性和可行性进行评估，并给出相应的改进建议，以进一步提高诊断精度
四、研究方法
1.数据采集：使用听诊器采集患者心音信号，并将信号转化为数字信号
2.数据预处理：对数字信号进行滤波、去除干扰和去除基线漂移等预处理操作，以提取出有效的心音信号
3.特征提取：采用时域和频域的特征分析方法，并通过PCA和LDA等算法进行降维处理，减少特征维度并提高诊断准确性
4.数据分类：采用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等分类算法对经过特征提取的心音信号进行分类和识别，以判断患者患有心脏病的类型和程度
5.结果评估：对研究结果进行分析和讨论，评估该方法的准确性和可行性，并给出相应的改进建议，以进一步提高诊断精度
五、预期成果
本研究的主要成果包括：
1.一种基于心音信号分析的心脏病辅助诊断方法，可以在不需接受额外测试的情况下，通过简单的心音信号采集设备采集患者的心音，从而判断患者患有心脏病的类型和程度，并给出有效的诊断建议
2.研究结果表明，该方法可以较为准确地判断患者的心脏病类型和程度，具有一定的可行性和实用性
3.本研究的方法可为心脏病的诊断提供一种简单、可靠、非侵入性的辅助诊断手段，同时也为其他生理信号诊断提供了新的思路和方法
六、研究时间安排
第一年：收集和整理相关文献，学习信号处理和机器学习相关知识，熟悉数据采集和预处理方法
第二年：完成心音信号的预处理和特征提取，尝试使用不同的分类方法进行判断，并对研究结果进行分析和讨论
第三年：优化所采用的算法，对研究结果进行再次验证和分析，形成论文并进行相关的发表和推广工作
七、参考文献
1.HwangY,ChangHJ,LeeSE,etal.HeartSoundAnalysisforScreeningandDetectionofHeartValveDiseasesUsingaSmartphone.IEEEjournalofbiomedicalandhealthinformatics,2019,23(5):2054-2061.
2.KumarA,NandiSK,RajamaniA,etal.DetectingHeartSoundsUsingtheDeepConvolutionalNeuralNetwork.Cardiovascularengineeringandtechnology,2019,10(2):187-198.
3.MishraS,ChakrabortyS.DetectionofHeartSoundAbnormalitiesUsingSimpleConvolutionalNeuralNetworks.In:WorldCongressonEngineeringandComputerScience.2020,1:142-147.
4.StolfoS,DiGiuseppeM,MelilloP,etal.AutomaticAnalysisofHeartSoundDuringPhysicalExerciseUsingEnsembleLearning.IEEEAccess,2019,7:81329-81339.