[发明专利]一种基于深度学习的智能问诊系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的智能问诊系统，包括传感器模块、信号接收模块和云诊断模块，所述传感器模块与所述信号接收模块之间通过蓝牙通信连接，所述信号接收模块与所述云诊断模块之间通信连接。本发明提供的一种基于深度学习的智能问诊系统能够快速的根据患者发出的心音文件进行智能算法分析，随后给出诊断结果，省去了去医院诊断的重重步骤，使看病过程更加方便，提升了看病的效率。

技术领域

本发明涉及智能问诊领域，具体来说，涉及一种基于深度学习的智能问诊系统。

背景技术

在传染性强的病毒侵袭时，所有人均需待在家中进行隔离，但当未感染病毒的人需要进行其他病况的检测时，由于医院人流量过大，交叉感染的概率大，往往会放弃去医院诊断，进而直接耽误诊断的时间。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度学习的智能问诊系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的智能问诊系统，包括传感器模块、信号接收模块和云诊断模块，所述传感器模块与所述信号接收模块之间通过蓝牙通信连接，所述信号接收模块与所述云诊断模块之间通信连接。

进一步的，所述传感器模块包括四通道心音传感器和血氧传感器。

进一步的，所述信号接收模块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。

进一步的，所述云诊断模块内部与手机终端通信连接，所述云诊断模块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。

进一步的，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。

进一步的，所述信号接收模块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之间同为双向通信连接。

进一步的，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。

进一步的，所述信号接收模块内部还设置有ddr4内存条用于存储数据和电源模块为其供电。

进一步的，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

进一步的，所述中央处理器集成心肺音分离的算法。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明提供的一种基于深度学习的智能问诊系统能够快速的根据患者发出的心音文件进行智能算法分析，随后给出诊断结果，省去了去医院诊断的重重步骤，使看病过程更加方便，提升了效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。