Abstract
Although phonocardiography by auscultation has been used in diagnosis long time ago, recognition of heart sound was tried only restricted fields such as the first heart sound, the second heart sound, and specific valve operation for the purpose of analyzing local function or operation of heart and developments of heart sound recognition in full cycle are quite insignificant. in this paper, we proposed a recognition method which extracts features of heart sound in full cycle and classllies heart sounds This proposed recognition algorithm is based on detecting the first and second heart sounds in thme domain. The algorithm classifics heart sound into several classes by extracting the important time blocks and analyzing the peak position, integration values and statistical variables. Heart sounds are classified into normal, early systolic murmur, late systolic mumur, early diastolic murmur, late diastolie murmur, continuous murmur. We can verify our algorithm is useful from the results which show the average recognition rate of heart sounds is 88 perecnt. Recognition error was occurred mainly in early systolic murmur.
청진에 의한 심음도법은 오래 전부터 진단에 이용되어 왔지만 심음 인식분야에서는 제 1심음, 제 2심음, 특정 판막의 운동과 같이 부분적 기능이나 동작 분석을 목적으로 심음의 일부 구간에 대한 인식 연구가 행하여졌을 뿐 심음 한 주기 전체를 대상으로 하는 심음 특징 인식에 대한 연구성과는 매우 미약하였다. 본 논문에서는 한 주기 동안의 전체 심음을 분석하여 파라메터를 추출하고 이를 이용하여 한 주기 심음 특성에 대한 인식방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 시간영역에서 제 1심음과 제 2심 검출을 기반으로 한다. 알고리즘은 주요 구간을 추출하고 정점 위치, 구간 적분, 통계변수에 대한 분석을 통하여 심음을 분류한다. 심음을 정상, 수축초기 심잡음, 수축말기 심잡음, 이완 초기 심잡음, 이완 말기 심잡음, 연속적 심잡음으로 구분하였다. 시험 결과 평균 88% 의 평균 인식률을 얻어 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 비정상 심음의 분류에 대한 오인식은 주로 수축초기의 심잡음인 경우로 나타났다.
