[发明专利]一种基于云架构的心音采集与分析系统及方法

说明书

本发明提供了一种基于云架构的心音采集与分析系统及方法，其中系统包括心音信号采集装置、无线传输模块、嵌入式终端、云平台、心音分析模块。本发明采集心音信号并对其进行模数转换、滤波、降噪、放大处理后通过无线方式传输至嵌入式终端；嵌入式终端通过算法对正常心音信号和异常心音信号进行初步分类，排除正常的心音数据，并将检测出来的异常心音数据通过无线传输模块上传至云平台进一步分析诊断；云平台对异常的心音信号进行采集、显示、存储和分析诊断，最终得到诊断结果。本发明能够在前端更好的抑制环境噪声、提取异常心音后在云平台对心音信号进行智能分析诊断，并允许医生等专业医护人员查看异常心音给出相关诊断信息。

技术领域

本发明属于心脏智能诊断技术领域，涉及心音采集与分析技术，特别是一种基于云架构的心音采集与分析系统及实现该系统的方法。

背景技术

心音由心脏的机械运动生成。当心脏接受电信号传导，导致心房和心室机械性地收缩，推送血液，形成心脏瓣膜的开合，而这一整个机械运动过程加上血液流动的突然开始和结束导致心脏结构的振动，振动传导至胸腔，可以被胸前的听诊器(压电传感器)检测到并以心音的形式获取。通过心音检测心血管疾病的关键在于检测并识别心音中的杂音。一段基础心音周期一般包括第一心音(S1)和第二心音(S2)。第一心音在在锁骨中线的第五肋间听得最清楚，第一心音声调较低，40-60Hz浊音，持续时间较长；第二心音在主动脉瓣听诊区和肺动脉瓣听诊区听得最清楚，第二心音声调高，60-100Hz，持续时间短。基础心音是信号强度较高，最易识别的心音。除了第一心音和第二心音，心脏的机械运动也会生成其他的心音，比如第三心音(S3)和第四心音(S4)。

心音智能诊断技术方面，目前国内外研究方向主要集中在传感器的设计和心音诊断算法上。心音传感器主要以压电传感器和麦克风为主。在刚刚结束的美国心脏协会2018年芝加哥科学年会上，数字听诊器制造商Eko展示了一款体积小巧的Duo数字听诊器和可以通过蓝牙远程连接终端的Core听诊器。国内数字心音传感器制造厂家主要是一些传统厂商，包括华科电子基于压电传感器的HKY06C心音传感器和成都仪器厂基于麦克风的JK系列的心音探头，但目前尚缺少成熟的数字心音听诊器产品。心音传感器技术方面，目前国内外都缺少可穿戴心音传感器的研究。未来心音的监测技术将会逐渐向便携式、可穿戴、边缘计算配合云端的方向发展。心音信号智能诊断算法方面，目前国内外研究主要集中在心音信号降噪、心音信号分割和心音信号病理性分类算法。心音分类算法目前以深度学习结合传统特征提取为主流，但除了正常/异常之外目前并没有一个适合评估算法病理性检测准确率的心音数据库作为评判依据。因此，建立一个完善统一标准的心音数据库也是接下来国内外心音研究者的努力方向之一。由此可见心音信号的智能诊断算法的研究趋势在未来会先以建立统一标准并完善标注的数据库为第一步，并且主要还是以如何基于信号处理的方法提取心音的泛化性较好的特征为分类算法的预处理输入，最大可能减少传感器多样性对采集的生理信号造成的差异性的影响。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于云架构的心音采集与分析系统及方法，本发明实现心音采集并且在嵌入式终端进行正常和异常心得初筛，将异常的心音信号通过无线传输的方式上传至云平台，在该云平台上进一步分析处理异常的心音信号，得出较为详细的诊断信息。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于云架构的心音采集与分析系统，包括心音信号采集装置、无线传输模块、嵌入式终端、云平台；

所述心音信号采集装置用于采集心音信号及环境声音，并且对心音信号进行模数转换、滤波、降噪、放大处理后传输至嵌入式终端；

无线传输模块，用于通过无线传输技术进行心音信号采集装置与嵌入式终端、嵌入式终端与云端之间的数据传输；

嵌入式终端，用于通过算法对正常心音信号和异常心音信号进行初步分类，排除正常的心音数据，并将检测出来的异常心音数据通过无线传输模块上传至云平台进一步分析诊断；