[发明专利]一种基于深度学习的智能问诊系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的智能问诊系统，包括传感器模块(1)、信号接收模块(2)和云诊断模块(3)，其特征在于，所述传感器模块(1)与所述信号接收模块(2)之间通过蓝牙通信连接，所述信号接收模块(2)与所述云诊断模块(3)之间通信连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述传感器模块(1)包括四通道心音传感器和血氧传感器。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述信号接收模块(2)设置有模数转化器和UART模块，所述模数转化器和所述UART模块均与中央处理器通信连接，所述中央处理器还通信连接有IO模块，所述IO模块直接与LED显示灯通信连接。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述云诊断模块(3)内部与手机终端通信连接，所述云诊断模块(3)内部还设置有深度学习模块，所述深度学习模块内部将接受的文件进行两阶段处理，第一阶段为训练阶段，第二阶段为诊断阶段。

5.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述四通道心音传感器经由信号接收模块内部的前置放大器进行信号放大，并通过低/高通滤波器和50HZ陷波器滤波，最后连通后置放大器与所述模数转化器通信连接，所述血氧传感器与信号接收模块内部的UART模块建立通信连接。

6.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述信号接收模块(2)内部还设置有蓝牙模块和USB模块且均与所述中央处理器建立通信连接，所述蓝牙模块与所述中央处理器之间建立的为双向通信连接，所述蓝牙模块与云诊断模块(3)之间同为双向通信连接。

7.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述训练阶段将上述两个模块得出的心音文件收入心音数据集内进行分析，检测其为正常或异常，当文件为异常时进行预处理随后进行心音分割，之后交由CNN模型训练，得出训练好的模型，随后用户使用手机直接进入诊断阶段直接进行线上听诊，经由软件预处理进行心音分割与训练好的模型进行对比，最后经由最终决策规则得出诊断结果并将其反馈给用户本身。

8.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述信号接收模块(2)内部还设置有ddr4内存条用于存储数据和电源模块为其供电。

9.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述四通道心音传感器内部包括二尖瓣听诊区、肺动脉听诊区、主动脉听诊区和三尖瓣听诊区。

10.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智能问诊系统，其特征在于，所述中央处理器集成心肺音分离的算法。