基于虛擬儀器的心音采集與分析系統設計*

孫科學，成謝鋒，林 宏

（南京郵電大學 電子科學與工程學院，江蘇 南京210046）

傳統的心臟聽診技術以人耳聽音來進行，該方式受限于人耳聽力的靈敏度、主觀經驗和判斷能力，其作用十分有限。隨著ECG與超聲多譜勒儀等先進的輔助診斷儀器的開發與利用，心音信號的有效利用受到冷落。但超聲多譜勒儀價格昂貴，不易于普及；ECG信號雖然對與血液循環和血液組織相關疾病的診斷比較有效，但是不能準確地反映與器質性心臟病有關的病理信息[1]。心音信號是一種具有重要貢獻的生理信號，含有關于心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量病理信息，在檢測該類型疾病的領域，心音信號有著不可比擬的優越性。同時心音信號的檢測方便、無創、花費極小，可作為心臟病檢測、預防的常規手段。更值得一提的是，心音對心血管疾病的診斷具有重要價值，是心血管疾病無創性檢測的重要方法[2]。無論圖像技術發展到何種水平，聽診始終是心臟疾病檢測的重要一環。因此，研制一種能簡易、方便地檢測心音信號的心音檢測分析儀，對于滿足醫院和病人的需要有著很大的社會價值和經濟價值。

1 系統設計

多功能心音采集與分析系統由心音信號采集模塊、小波去噪模塊和心音信號分析模塊組成。基本結構如圖1所示。

1.1 心音信號采集子系統設計

心音信號采集子系統采用無線心音傳感器采集來自心臟的心音信號，經放大處理，通過聲卡將心音信號傳入計算機。由于采樣頻率對采集信號的質量有一定影響，故設計成采樣頻率可調的采集模式。

基于人體心臟聽診原理和相關的信號處理技術設計了一種雙聽診頭的兩路心音檢測裝置，用于心音身份識別，以提高其識別率。該裝置如圖2所示，能有效同時提取兩路人體心音信號。

該裝置作為檢測心音的探頭，后面采用集成化的低噪聲加法使電路放大、去噪，合并成一路后，經過聲卡輸入口與計算機連接，在屏幕上顯示波形。前置放大電路如圖3所示。該檢測系統的放大倍數為10～800自動調整，過載能力為 60倍，采樣頻率用軟件控制可調，頻率響應是0.1 Hz～1 200 Hz。因為低頻端處于人耳聽閾以外，所以只有用心音檢測系統才能真實地顯示心音的波形特性。在日常環境中，受檢者可以隔著一件衣服進行檢測，心聲傳感器一般放在二尖瓣聽診區附近。當選好聽診區，用力按下壓力開關按鈕后，檢測裝置才開始工作，可以有效減少不必要的干擾，使受檢者在比較寬松的條件下進行檢測。

為了使計算機能夠準確、高效地獲取被測心音信號，編寫了相應的數據采集程序，指定模擬信號的輸入路線并按規定的各相關參數通過數據采集卡（PC聲卡）進入計算機。為了使該子系統具有實時顯示測量數據和事后處理數據的能力(即能在實驗過程中顯示心音信號波形，以便于現場實時觀察分析，及時判斷實驗對象的狀態和性能，以及保存心音信號方便后續研究)，本子系統實現了心音信號實時顯示和存儲功能。

1.2 小波去噪子系統

心音是微弱低頻生理信號，可以通過心音采集器進行采集，因此不可避免地混入復雜多樣的噪聲，主要有：隨機噪聲、儀器噪聲、工頻干擾幾種。為了盡量降低被測心音信號中的噪聲成分，系統通過LabVIEW平臺的數學公式節點調用Matlab的小波工具箱對信號進行去噪，實現對信號的預處理。

小波去噪的方法可分為三大類：(1)基于小波變換模極大值原理。最初由Mallat提出，該方法根據信號與噪聲在小波變換下隨尺度變化呈現出不同變化特性而提出，去噪性能穩定，對噪聲的依賴性較小，無需知道噪聲的方差，并且對低信噪比的信號去噪問題更能顯示其優越性。但它有一個重大缺點即由模極大值重構小波系數時計算量大大增加，且去噪效果并不太好。(2)由Witkin最先提出的利用小波分析中不同尺度信號的空間相關去噪思想。這種方法能取得較好的去噪效果，其實現思想簡單，但計算時需要進行迭代，計算量較大，且需估計噪聲誤差。(3)閾值方法。該方法認為信號對應的小波系數包含有信號的重要信息，幅值較大，但數目較少，而噪聲對應的小波系數是一致分布的，個數較多，但幅值小。基于這一思想，Donoho等人提出軟閾值和硬閾值去噪方法，在眾多小波系數中，將絕對值較小的系數置為0，絕對值較大的系數保留或收縮，分別對應于硬閾值和軟閾值方法，得到估計小波系數，然后利用小波系數直接進行信號重構，達到去噪的目的，此方法實現最簡單、計算量較小、去噪效果也較好，獲得了廣泛的應用[3]。本設計采用第三類方法進行小波去噪，該去噪需要調用Matlab小波工具包的函數：

式中，x為輸入需要去噪的心音信號；[XD，CXD，LXD]為返回值，包括對原始信號進行去噪處理后的信號XD及其分解結構[CXD，LXD]；SCAL定義了閾值是否需要調整，SCAL=‘one’時表示不需要調整，SCAL=‘sln’時表示對第一層系數進行一次估計調整，SCAL=‘mln’時表示對各層噪聲分別進行估計調整。噪聲不是單一頻率的，所以選擇mln。經過試驗得出采用coif5小波進行6層小波分解，并且采用軟閾值結合固定閾值minimaxi處理采樣率為11 025 Hz的心音信號為最佳去噪方法。所 以 設 定 函 數 的 參 數 為 TPTR=minimaxi；SORH=‘s’；SCAL=‘mln’；N=6。

1.3 心音信號分析子系統

心音信號是非平穩信號，為全面了解心音信號的特性，需要研究心率特性和心音信號的時-頻特性。心音信號分析子系統實現了對心音信號的時頻域分析處理和心率的計算顯示。時域分析包括對心音包絡圖的合成、包絡圖的截取放大、計算心跳周期及心率；頻域分析包括提取心音信號的FFT幅度譜與功率譜[4]。

由于噪聲以及其他因素(如心雜音、分裂的心音等)的影響,直接進行心音的研究(如分割、識別等)有些困難。而心音包絡相對于原始心音來說可以更明顯地突出心音的主要成分(如第一心音 S1、第二心音 S2)的特征，它反映了心臟工作過程中各種振動的幅度及幅度的持續時間，是進行心音獨立識別的基礎[5]。同時，心音包絡在臨床上也具有重要的參考價值，提取心音包絡是心音的重要研究內容之一。

目前，提取心音包絡的主要方法有香農包絡、希爾伯特包絡、同態濾波包絡及基于希爾伯特黃變換的包絡提取方法。結合以上方法，本系統采用一種簡單有效的方法——三次樣條插值法來進行包絡提取。此方法需要調用Matlab命令：

式中 X、Y為觀測數據點，xi為插值（自變量），yi為 xi的插值結果（函數值），‘method’表示插值方法。

2 心音采集與分析實驗

心音采集與分析測試圖如圖4所示。圖4(a)為心音信號采集子系統前面板，該子系統通過心音聽診探頭獲取心音信號，并對心音信號進行前置放大，經過PC機聲卡采集放大后的心音信號存儲在計算機內。通過該子系統可以對聲音格式參數進行配置和對心音采集波形進行顯示。圖4(b)為心音去噪子系統前面板，該子系統對采集的心音信號進行預處理，降低被測心音信號中的噪聲成分。圖 4(c)～圖4(e)為去噪后心音信號分析子系統測試圖，通過測試圖可以看出該測試者的心音信號的頻率集中在100 Hz以內，心率為72次/s，屬正常心律。

本文開發了一種新型的電子心音信號采集與分析系統，該系統以心音傳感器和計算機自帶聲卡為基礎，實現了傳統的心臟聽診從單一的“聽”轉變為可視、可聽的多角度分析，自制心音傳感器探頭結合LabVIEW和Matlab強大的數據分析能力，實現了心音信號的采集、去噪、保存、分析等功能，可作為臨床心臟診斷的輔助設備，實現了對心音信號的采集、去噪、保存、分析功能。本系統不僅電路簡單可靠，操作方便容易，而且價格低廉，可作為心臟病快速、無創傷初期檢測、報急救的一種有效方式，而且后期發展還可以進入物聯網，構成一種適于家庭和基層醫療單位使用的網絡化診療儀器設備。同時通過多功能心音采集與分析系統可對心音進行特征分析，為心音信號的分類（正常、非正常）、基于心音信號的身份識別奠定基礎。

[1]延軍，徐涇平，趙艷.心音的產生與傳導機制[J].生物醫學工程學雜志，1996，13(3)：280-288.

[2]啟琨，李雯.基于虛擬儀器的心音分析系統研制[J].儀表技術，2008(12)：82-86.

[3]陳天華，韓力群，邢素霞，等.基于小波變換的心音信號濾波方法研究[J].計算機仿真，2010，12（24）：401-405.

[4]周靜，楊永明.心音信號的時頻分析[J].重慶大學學報，2004，27(4)：159-162.

[5]成謝鋒，馬勇，陶冶薇，等.基于數據融合的三段式心音身份識別技術[J].儀器儀表學報，2010，8（31）：1712-1720.