【摘 要】
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近年来,冠心病的发病率和死亡率逐年上升,同时伴有年轻化的趋势,给国家和社会带来不可估量的危害。无创无损准确检测冠心病是早期防治冠心病,降低其危害的有效手段,也是生物医学工程领域面临的重大挑战。冠状动脉粥样硬化性心脏病是冠心病中一类重要的疾病（占比可达到95%-99%）,冠状动脉粥样硬化可引起血管腔狭窄或阻塞,因此基于多模态特征联合分析准确检测冠脉狭窄程度是应对该挑战的可行方案。基于心电、心音信号和
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近年来,冠心病的发病率和死亡率逐年上升,同时伴有年轻化的趋势,给国家和社会带来不可估量的危害。无创无损准确检测冠心病是早期防治冠心病,降低其危害的有效手段,也是生物医学工程领域面临的重大挑战。冠状动脉粥样硬化性心脏病是冠心病中一类重要的疾病（占比可达到95%-99%）,冠状动脉粥样硬化可引起血管腔狭窄或阻塞,因此基于多模态特征联合分析准确检测冠脉狭窄程度是应对该挑战的可行方案。基于心电、心音信号和Holter、超声心动图、生化指标等临床常用检查结果的联合分析可以较为全面的描述心血管系统功能状态及变化规律,但目前针对此内容的相关研究较少。此外,心脏电-机械耦合特性蕴含了能够表征心脏功能状态的信息,该类耦合特性在冠脉狭窄中的研究也十分少见。本文采用同步采集的心电、心音信号和临床获取的Holter、超声心动图、生化指标检查结果,探究了联合双模态生理信号和多类型检查结果对冠脉狭窄检测的效果。在此基础上,针对心电和心音信号,系统研究了特征层级和时间序列层级的联合分析方法,旨在深度挖掘多模态特征融合在检测冠脉狭窄程度方面的潜在应用价值。本文的主要工作和创新点如下:（1）针对冠心病患者与冠脉造影正常的胸痛患者较难区分的问题,提出了多模态信息融合模型和混合特征选择算法,研究了心电和心音生理信号联合Holter、超声心动图、生化指标等临床检查结果对二类的识别能力。临床数据研究表明:在单模态特征模型中,Holter特征模型的分类结果是最好的;随着模态类型数量的增加,当前最优特征模型均是在上一最优特征模型基础上增加新模态特征而形成的;对比非生理信号特征模型,基于生理信号特征的模型分类结果更好;利用支持向量机进行分类,分类准确性可以达到96.79%。对比现有研究结果,发现多模态特征融合和混合特征选择算法可以有效获取多源信息用于冠心病和冠脉造影正常的胸痛患者间的识别。（2）针对不同程度冠脉狭窄患者识别困难的问题,系统研究了冠脉狭窄程度对心脏电、机械交互功能的影响,提出了一种基于熵联合的分析方法,证实了心电和心音信号的多域特征均包含了区分不同程度冠脉狭窄患者间的重要信息,发现了心脏电-机械耦合强度会随着冠脉狭窄程度增加而降低,表明冠心病会导致患者心脏电、机械活动的同步性失调。临床数据研究表明:在不同程度冠脉狭窄患者的检测中,相比于心音信号,心电信号对患者的分类性能更为优越;基于互熵的联合分析对不同程度冠脉狭窄患者的识别能力显著优于单一耦合算法和非熵的联合算法。联合心脏电特性和机械特性对不同程度冠脉狭窄患者检测,获得了 86.90%的分类准确性,加入患者心脏电-机械耦合特性后,获得了 88.97%的分类准确性。结果证实了心脏电特性和机械特性联合分析可以对不同程度冠脉狭窄患者进行区分,心脏电-机械耦合特性对冠脉狭窄程度检测具有不可替代的重要作用。（3）针对传统耦合分析方法提取患者心脏电-机械耦合特性的能力有限的问题,提出了改进的联合递归图算法,结合局部二值化模式深入挖掘了冠脉狭窄患者的心脏电-机械耦合特性,较好捕获了冠脉狭窄患者间的差异性。临床数据研究表明:相比联合递归图算法,改进的联合递归图算法在分析不同程度冠脉狭窄患者心脏电-机械耦合特性时表现出了优异的性能;从改进的联合递归图中提取的QT和收缩间期的耦合特征识别不同程度冠脉狭窄患者的效果最好;仅基于改进的联合递归图算法对不同程度冠脉狭窄患者进行多分类时,可获得86.90%的分类准确性,结合心脏电特性、机械特性和电-机械耦合特性的特征集,分类准确性提升至90.34%。结果表明,改进的联合递归图算法可以充分挖掘患者体表信号中潜在的病理信息,为准确检测冠心病、评估疾病进程提供有价值的工具。
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