[实用新型]一种家用智能电子听诊器有效

专利信息
申请号: 201621029024.0 申请日: 2016-08-31
公开(公告)号: CN206491815U 公开(公告)日: 2017-09-15
发明(设计)人: 周辉 申请(专利权)人: 周辉
主分类号: A61B7/04 分类号: A61B7/04
代理公司: 芜湖安汇知识产权代理有限公司34107 代理人: 曹政
地址: 241000 安徽省芜湖市*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 家用 智能 电子 听诊器
【说明书】:

技术领域

本实用新型涉及家用心脏疾病诊断仪器,具体涉及一种家用智能电子听诊器。

背景技术

心脏是人体最重要的器官之一,它像一个泵,推动血液循环,从而向全身的器官组织供应氧和各种营养物质,并带走代谢的终产物,维持细胞的正常代谢。心脏病在人类疾病谱中名列第一,是威胁人类健康的“头号杀手”。世界范围内每年有1700万人死于心脏病。在我国,每20秒钟就有一人死于心血管疾病。因此,对于心脏疾病的及早发现和诊断对于人类健康有着重要的意义,如何快速、准确的对心脏疾病做出早期诊断具有巨大的临床意义和科研价值。

法国医生R.T.H.Laennec于1816年实用新型了听诊器,并以此形成了心脏听诊学、肺听诊学等学科,极大地推动了医学科学的发展。但是对于人耳听诊而言,这些声音波形太复杂,并受到人耳听觉上的先天限制。另外,人们对这些信号产生与传播的机理等方面的研究不够深入,对于声信号与病理、生理之间相关性的了解不够细致明确,从而影响了诊断的准确、精细程度。

传统的听诊器由共振片,声音共振腔,和传导声音的导管组成,它的缺点在于:难以捕捉到人体内脏发出的一些微弱却非常重要的生理声音,准确性较差;听诊的同时无法实现波形实时显示,容易受人耳听力敏感局限和听诊者主观经验的影响;同一时间只能用于听诊一种生理声音信号,不能综合听诊。这些缺点最终导致医生有些情况下无法及时做出正确的诊断。

随着科技的进步,听诊器也跟着时代的潮流迈向电子化及数字化。传统的听诊器变成电子式,通过使用硬件滤波器、运算放大器,让听到的心肺音信号更加清晰准确,降低了传统听诊器的干扰噪声。但由于干扰噪声与信号在频谱上有部分重叠,单纯采用一般的硬件滤波器往往不能有效地消除干扰噪声。需要使用自适应滤波技术解决这种干扰噪声的消除问题。数字化电子式听诊器更可以支持将所听诊的心肺音资料作录音、储存及播放的功能;但其价格过于昂贵,数字化电子式听诊器仍不普及。

各类听诊器的使用均是基于医生诊断疾病的一种手段,因其操作复杂,价格昂贵,无法进行大众普及,随着中国进入老龄化社会、心脏疾病的多发,人们自我保健意识的增强,急需一种操作便捷、通俗易懂的家用电子听诊器,家用电子听诊器能够让人们进行自我诊断,及时发现异常,及时就医,能有效保护人们的生命安全。

家用智能电子听诊器的最大特征是将第一和第二心音的两个成分加以区分,准确度高。能够将患者的心音转换成图像实时显示在电子屏上,当心脏出现异常时会发出急促的报警音,提醒人们及时就医,能有效保护人们的生命安全。该设备成本低廉,操作方便的特点,使其尤其适合多人群的健康普查和患者的自我保健。

发明内容

针对以上现有技术问题,本实用新型的目的在于提供一种家用智能电子听诊器,涉及声音探测、声波识别、心音分辨、声波显示存储、异常报警等方面。该仪器包含了语音识别技术、生物信息、计算机软硬件、电子显示、异常报警与一体,是一种非常先进的自我诊断设备。具体技术方案如下:

一种家用智能电子听诊器,包括声传感器、心音分辨器、数字信号微处理系统以及提示系统,其中,所述声传感器用于检测声音并将声音转换成模拟电压信号,其连接至心音分辨器;所述心音分辨器连接声传感器并可接收其信号,其用于对声传感器产生的模拟电压信号转化成数字信号;所述数字信号微处理系统连接心音分辨器并可接收其信号,其用于对数字信号进行处理并将处理后信号发送至提示系统。

进一步地,所述提示系统包括信号显示器,所述信号显示器连接数字信号微处理系统并可接收其信号,并将信号以图形格式显示在显示屏上。

进一步地,所述数字信号微处理系统内预存正常信号范围。

进一步地,所述提示系统还包括报警器,其连接至数字信号微处理系统,并用于当所述数字信号微处理系统将输出信号与预存在微处理系统内的正常信号进行对比出现异常时,进行声音、图形或者闪光报警。

进一步地,还包括电池盒和/或外接电源插口,所述电池盒和/或外接电源插口用于向家用智能电子听诊器的其他构件进行供能。

进一步地,所述对数字信号进行处理包含去噪处理。

进一步地,所述声传感器可区分第一和第二心音,其为驻极体传声器、压电型、高灵敏度谐振式或宽频带式等。

进一步地,所述心音分辨器是音频模/数转换器(ADC)或音频编解码器。

进一步地,所述数字信号微处理系统的处理包括环境噪声抑制和滤波,限制心脏声音信号的带宽范围,同时和预置正常信号进行对比分析。

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