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心音信号主要时间参数提取算法的研究的任务书
任务书
一、任务背景
心血管疾病是危及人类健康的重大疾病之一，其中冠心病和心肌梗死是最常见的病症。通常，在医学诊断心脏病症时，医生会对患者的心音进行听诊。因此，心脏的声音信号，或称为心音信号是诊断心脏病症的重要辅助信息。心音信号的时间参数（如心率、心音间期、收缩时间等）的提取是诊断疾病、评价疗效、分析病程的重要步骤。
传统的心音信号处理方法采用人工观察心音记录，并选取心音区间进行时间参数计算。然而，这种方法的主观性和不可重复性使其不适用于大量的心音记录。因此，自动化提取心音信号时间参数的算法成为近年来研究的热点。
二、任务描述
本任务旨在开发一种自动化的心音信号处理算法，主要针对心音信号的时间参数进行提取。
任务的主要内容包括：
1.了解心脏声音的形成机制及传播规律；
2.研究心音信号时间参数的提取算法，并进行比较和优化；
3.根据已有的心音记录数据集，对算法进行评估和测试；
4.根据实验结果，对算法的局限性进行分析，并提出改进和优化的思路。
三、任务要求
完成本次任务需要具备以下能力：
1.心理学、医学、计算机科学等相关学科专业背景，有心音信号处理方面的研究经历者优先；
2.熟练掌握时间序列分析、机器学习和模式识别等基本理论和相关算法，并有实际应用经验；
3.熟悉Python等程序设计语言，尤其是在使用Python或MATLAB进行数据处理与可视化方面有一定经验；
4.具备团队协助和技术沟通的能力，能够与其他团队成员进行配合和合作。
四、任务时间
本任务的时间长度为3个月。其中，前2个月用于进行算法设计和实验方案的制定；第3个月用于进行实验和数据分析。任务成果将在第3个月内完成并提交。
五、任务成果
完成本次任务的成果将包括以下两个部分：
1.论文：根据任务完成情况，完成一篇心音信号时间参数提取的研究论文。论文应包括以下内容：背景介绍、研究方法、实验结果和讨论、结论和展望。论文需在国内外心血管疾病领域相关期刊发表。
2.程序代码：编写心音信号处理程序，实现自动化提取心音信号时间参数。程序要求经过模块化设计，易于实现和维护。
六、任务经费
任务经费将提供10000元，用于购买实验设备、支付实验经费和论文发表费用等相关费用。
七、任务评估
任务完成后，将由专家对成果进行评估。主要评估指标包括研究方法、实验数据和结果、实验过程和成果的创新性。评估结果将作为任务结项的重要参考。
八、任务总结
心音信号时间参数提取算法的研究任务的完成，将对心血管疾病的临床诊断有重要的帮助。该任务的成功完成需要多学科的交叉融合，并需要团队成员之间的积极协调和沟通。我们希望通过这个任务的实现，促进心血管疾病的临床诊断技术的进一步提高。