[发明专利]智能电子听诊控制系统、方法、存储介质、电子听诊器

说明书

本发明属于听诊器技术领域，公开了一种智能电子听诊控制系统、方法、存储介质、电子听诊器，启动硬件电路，待运行稳定后选择对应的串口并打开，同时开启心音波形的实时显示功能；人机界面上端的图形框中将会实时显示接收到的心音数据；采集结束后，停止数据采集，同时将调用心动周期分割算法，对采集到的数据进行单心动周期分割处理，分割完成后将提取该心动周期的MFCC特征参数；提取完成后，将把MFCC特征送入DBN深度学习神经网络中进行心音的智能分类识别，识别完成后单心动周期分割结果、MFCC特征参数提取结果以及心音识别分类结果将分别显示于人机界面中，并将数据以TXT及WAV格式进行保存。本发明能够提供心音采集与智能识别功能，为智慧医疗提供数据支持。

技术领域

本发明属于听诊器技术领域，尤其涉及一种智能电子听诊控制系统、方法、存储介质、电子听诊器。

背景技术

心血管疾病的潜伏期长、发病突然，严重危害国民健康。传统心血管疾病筛查多依赖于心电图、血常规、CT等常规医疗方式，由于中国区域医疗发展不均衡，医疗条件参差不齐，导致欠发达地区患者无法在第一时间获得较为准确的诊断。

为解决区域医疗水平差异问题，最好的方法是引入智能化医疗设备，仅需要医护人员具备基础的专业能力就可以在智能医疗设备的辅助下对病人的病情做出较为准确的判断与治疗。随着数字技术的进步，特别是近年来深度学习与大数据技术的迅速发展，使得使用数字手段处理、识别人体生理信号，从而辅助传统医疗方式对病人的心血管疾病做出诊断成为可能。深度学习在图像识别、声音识别等方面都表现出巨大的性能优势，但其需要极为庞大的数据量作为支撑。相较于传统的图像与自然语言，心音数据资源极为匮乏，互联网上能够使用的心音数据寥寥无几，且目前市面上大部分的电子听诊器仅作为传统听诊器的数字改良版，不能够为基于深度学习的心音识别研究提供够足够的数据支持，故急需提出一种基于深度学习的智能处理电子听诊器，不仅能够完成心音的采集、处理、特征提取等工作，还能在完成基础功能的同时，进一步结合深度学习实现病理心音智能分类识别，为心音识别的大数据研究积累数据，推动智慧医疗相关研究，最终解决区域医疗水平不均衡、依赖人工诊疗等问题，为患者提供智能化、高质量的医疗服务。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)目前的电子听诊器，不能够为基于深度学习的心音识别研究提供够足够的数据支持，无法完成心音的采集、处理、特征提取等工作，不能解决区域医疗水平不均衡、依赖人工诊疗等问题

解决以上问题及缺陷的难度为：市场上多数的电子听诊器仅为传统物理听诊器的电子升级版，仅能够解决传统物理听诊器低频响应差等问题，未能将患者心音信号与大数据技术以及机器学习算法结合起来，不能形成一套从前端数据采集到后端数据存储与分析的完整心音处理系统。由于缺乏上述的心音处理系统，使得心音数据无法以大数据的形式在互联网上进行有效的共享，阻碍了基于心音识别的相关研究，特别是基于深度学习的心音识别研究。

解决以上问题及缺陷的意义为：通过设计一种囊括从前端数据采集到后端数据存储于分析的完整心音处理系统，即本发明所提出的一种智能处理电子听诊器，能够有效解决上述缺陷，进而促进以大数据技术与深度学习为核心技术的智能医疗技术的发展，从而有效降低当前全国各地因为经济发展不均衡、区域发展不同步所带来的医疗资源分布不均问题，其中包括医疗设备的不均以及医生水平的不均。通过本发明的使用与推广，可使得医疗发展落后地区不需要采购最先进的医疗设备，招聘最优秀的医生，也可使当地的患者享受到最优质的医疗服务，提升其医疗服务体验，推动全国人民共享经济与技术发展的红利。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能电子听诊控制系统、方法、存储介质、电子听诊器。

本发明是这样实现的，一种智能电子听诊控制方法，所述智能电子听诊控制方法包括：

启动硬件电路，待运行稳定后选择对应的串口并打开，同时开启心音波形的实时显示功能；人机界面上端的图形框中将会实时显示接收到的心音数据；