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基于電子聽診器的心音分類系統(tǒng)

2019-07-22 08:10劉煒燁戴嘉梵
儀器儀表用戶 2019年8期
關(guān)鍵詞:心音聽診器麥克風(fēng)

劉煒燁,戴嘉梵

(天津工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,天津 300387)

0 引言

聽診器作為醫(yī)生最常使用的醫(yī)療器械[1],在心腦血管疾病的初診中意義重大。但傳統(tǒng)的聽診器又存在許多局限性,例如:聽診頻段無法選擇,抗干擾能力差;傳統(tǒng)聽診器需要醫(yī)師保持敏銳的聽覺,人體中的微弱聲音和短時特征不易被聽到[2];傳統(tǒng)聽診器的舒適性差[3];傳統(tǒng)聽診器不可同時供多人使用,為教學(xué)和會診帶來不便[4]。更重要的是,聽診的診斷通常依靠醫(yī)師的臨床經(jīng)驗,具有一定的主觀性[5]。

本文旨在設(shè)計一款電子聽診器,其外型基于傳統(tǒng)聽診器進(jìn)行改進(jìn),并配套輔助診斷軟件,有利于解決傳統(tǒng)聽診器的局限,可以幫助醫(yī)師更客觀、準(zhǔn)確地進(jìn)行聽診。

圖1 電子聽診器的總體設(shè)計Fig.1 Overall design of electronic stethoscope

圖2 電子聽診器實物圖Fig.2 Physical diagram of electronic stethoscope

圖3 電子聽診器內(nèi)部電路圖Fig.3 Internal circuit diagram of electronic stethoscope

1 電子聽診器的總體設(shè)計

電子聽診器硬件電路需具備心肺音信號的采集、傳輸和分離等功能,設(shè)計其總體設(shè)計方案,如圖1所示。

該電子聽診器以SPH0645麥克風(fēng)為前端拾音器,TLV320AIC3254為音頻編碼解碼芯片,STM32F103為主控核心。同時,該電子聽診器可根據(jù)醫(yī)療工作者的實際需求在心、肺音間切換,調(diào)節(jié)0~10dB的音量增益。在無線通信上,該電子聽診器支持藍(lán)牙4.0協(xié)議進(jìn)行音頻信號的傳輸,TCP/IP協(xié)議進(jìn)行心音ADC數(shù)據(jù)傳輸。

電子聽診器硬件電路由主控模塊、拾音模塊、音頻編解碼模塊、藍(lán)牙模塊、OLED顯示模塊、WiFi模塊組成,其實物外觀,如圖2所示,其內(nèi)部電路,如圖3所示。

1.1 拾音模塊

拾音模塊需采集微弱的心肺音信號,并避免干擾。因此,在本設(shè)計中選用SPH0645麥克風(fēng)。其信號輸出采用I2S輸出,主要作用是將采集的音頻模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,能夠有效避免傳輸過程中的各種干擾。

該模塊基于傳統(tǒng)聽診器的鋁膜作為振動元件,聽頭腔內(nèi)嵌入自主設(shè)計的雙聲道SPH0645麥克風(fēng)模塊,直接采集人體生理音,如圖4所示。該前端拾音模塊與傳統(tǒng)聽診器結(jié)合,可獨立工作在電子模式或傳統(tǒng)聽診模式下,符合醫(yī)療工作者的工作習(xí)慣,可以獲得更加靈活、舒適的體驗感。

1.2 音頻編解碼模塊

圖4 基于SPH0645麥克風(fēng)的拾音器Fig.4 Pickup based on SPH0645 microphone

該模塊基于TLV320AIC3254音頻編解碼器,無需額外的功放電路就可直接驅(qū)動耳機輸出音頻信號。由于心音最重要的頻段集中在20Hz~100Hz[6],肺音的主要頻段集中在100Hz~1500Hz[7]。該芯片有可編程的mini DSP內(nèi)核,因而通過二階IIR巴特沃斯濾波器,設(shè)置帶通頻率,可對拾音模塊采集到的心肺音信號進(jìn)行數(shù)字濾波,實現(xiàn)心肺音的分離。通過按鍵設(shè)置,可切換全頻帶、心音和肺音模式。

1.3 藍(lán)牙模塊

為實現(xiàn)多人聽診,通過音頻編解碼芯片,輸入數(shù)字音頻信號,可轉(zhuǎn)換為模擬音頻信號并輸出。經(jīng)單端差分轉(zhuǎn)換電路,將兩路模擬輸出信號轉(zhuǎn)為左右聲道的差分,傳輸至CSR8670模塊的采集引腳。CSR8670模塊可將采集到的模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,經(jīng)去噪處理后,以藍(lán)牙4.0的協(xié)議與其他藍(lán)牙設(shè)備配對連接并發(fā)送音頻數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

2.1 單片機軟件設(shè)計

電子聽診器核心主控為STM32F103芯片,主程序執(zhí)行各項初始化、TLV320AIC3254配置和按鍵掃描。通過不斷響應(yīng)按鍵狀態(tài),單片機執(zhí)行不同的功能并更新OLED顯示內(nèi)容。其軟件流程如圖5所示。

2.2 心音分類軟件設(shè)計

隨著機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的發(fā)展,研究心音信號的智能分類,實現(xiàn)異常心音判別,在心臟疾病診斷方面具有重要意義,有利于提高醫(yī)療工作者診斷的準(zhǔn)確率和工作效率。心音的分析流程如圖6所示。

圖5 單片機程序框圖Fig.5 Program block diagram of single chip microcomputer

圖6 心音的分析流程Fig.6 Analysis flow of cardiac sound

圖7 上位機心音分類界面Fig.7 Cardiac sound classification interface of upper computer

表1 雙聲道SPH0645麥克風(fēng)的參數(shù)Table 1 Parameters of dual-channel SPH0645 microphone

為保證心音分類的準(zhǔn)確性,本文采用決策樹模型對心音進(jìn)行分類,并使用5折交叉驗證,以獲得準(zhǔn)確的結(jié)果

2.2.1 心音特征抽取

由于訓(xùn)練模型需要大量的數(shù)據(jù),為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,該模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于MIT-BIH庫。本文收集9000個心音錄音,構(gòu)成原始數(shù)據(jù)集,拆分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),分別用于訓(xùn)練和評估。心音錄音數(shù)字化后,計算小波系數(shù)、香農(nóng)熵值、梅爾頻率倒譜系數(shù)、均值、R波峰值等10個特征值,構(gòu)成心音特征。

2.2.2 心音分類界面

通過WiFi模塊,電子聽診器與基于MATLAB GUI界面的上位機構(gòu)成局域網(wǎng),通過TCP/IP協(xié)議進(jìn)行心音數(shù)據(jù)傳輸。經(jīng)決策樹模型,實現(xiàn)心音數(shù)據(jù)的異常判別。其界面如圖7所示。

3 實驗與測試

3.1 電子聽診器硬件系統(tǒng)參數(shù)

3.1.1 雙聲道SPH0645麥克風(fēng)參數(shù)

SPH0645麥克風(fēng)的主要參數(shù)為頻帶范圍、信噪比及靈敏度,其主要參數(shù)如表1所示。

表2 電子聽診器各狀態(tài)功耗Table 2 Power consumption in each state of the electronic stethoscope

因此,SPH0645麥克風(fēng)具有頻帶廣、失真度小、靈敏度高的特點。

3.1.2 電子聽診器功耗

電子聽診器的功耗以電流消耗來衡量指標(biāo),其采用鋰離子電池供電。在測量功耗時,在電池和電子聽診器硬件之間串聯(lián)一個電流表,以記錄電流大小。通過改變電子聽診器的工作狀態(tài),分別測試待機狀態(tài)、實時聽診、藍(lán)牙配對狀態(tài)下的電流消耗。每種狀態(tài)下電流消耗分別測量5次,再取其平均值作為測試結(jié)果。

因此,電子聽診器硬件系統(tǒng)具有功耗低的特點。

3.2 心音采集效果測試

電子聽診器聽頭采集正常人的心音數(shù)據(jù),經(jīng)離散傅里葉變化,可得其頻域波形。聽頭采集的原始數(shù)據(jù)和濾波后的時域、頻域數(shù)據(jù),如圖8所示。

圖8 心音數(shù)據(jù)時域和頻域圖Fig.8 Heartbeat data time domain and frequency domain diagram

表3 準(zhǔn)確性評估Table 3 Accuracy assessment

表4 靈敏度評估Table 4 Sensitivity assessment

由于第一心音的持續(xù)時間,大約為80ms~135ms;第二心音的持續(xù)時間,大約為70ms~80ms[8]。經(jīng)計算,第一心音約100ms,第二心音約70ms,均在正常情況下心音理論范圍中。

從圖8中可以看出,電子聽診器引入噪聲較少,第一心音和第二心音顯示明顯。因此,電子聽診器采集效果良好。

3.3 分類模型的評估

3.3.1 準(zhǔn)確性

準(zhǔn)確性是模型的重要指標(biāo)。根據(jù)分類情況,該模型的結(jié)果分為4種:

◇ 正常類(Tt):實際結(jié)果及預(yù)測結(jié)果均正常。

◇ 假正類(Tf):實際結(jié)果正常、預(yù)測結(jié)果異常。

◇ 假異類(Ft):實際結(jié)果異常、預(yù)測結(jié)果正常。

◇ 異常類(Ff):實際結(jié)果及預(yù)測結(jié)果均異常。

利用測試數(shù)據(jù)對該模型準(zhǔn)確性進(jìn)行評估,將模型預(yù)測結(jié)果帶入公式(1),評估結(jié)果如表3所示,準(zhǔn)確率平均91.24%。

3.3.2 靈敏度

靈敏度也是該模型的另一重要指標(biāo)。使用自主設(shè)計的電子聽診器采集50名健康志愿者(Healthy Volunteer,H)的心音,對該模型靈敏度進(jìn)行評估,將模型預(yù)測結(jié)果帶入公式(2),評估結(jié)果如表4所示,靈敏度為98%。

因此,本系統(tǒng)構(gòu)建的基于決策樹的心音分類系模型,具有準(zhǔn)確率高、靈敏度高的特點。

4 結(jié)論

相比于傳統(tǒng)聽診器,本文所設(shè)計的電子聽診器可選擇聽診頻段、靈活調(diào)整聲音大小、佩戴感舒適、功耗低。本系統(tǒng)通過設(shè)計電子聽診器,并搭建物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),進(jìn)行異常心音的判斷并與用戶實時交互,心音判別的準(zhǔn)確率、靈敏度高,為遠(yuǎn)程問診系統(tǒng)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

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