基于中醫聞診的智能聽診器心音信號采集系統設計

唐偉，徐學軍

(長沙理工大學,物理與電子科學學院，湖南，長沙 410114)

0 引言

聞診是指中醫診斷學中望、聞、問、切4種診治方法的“聞”，它是利用醫者的聽覺與嗅覺診察患者的聲音以及排泄物氣味，實現對病情推斷的診斷方式。人體內發出的聲音和氣味都發生在各種生理活動過程中，通過其變化可以直接顯示出人體臟腑的病理變化，通過聞診可判斷出疾病的種類，聽到的聲音主要是指醫學檢查病人的聲音、話語、呼吸、干燥咳痰、嗝逆等各種聲音，利用聲音的大小、高低、清濁判斷寒熱虛實；聞到的氣味主要包括病體與病室兩部分，通過病人排泄物散發的氣味判斷臟腑氣血的寒熱虛實[1-3]。通過病人的心音與呼吸音能夠有效判斷其心臟和肺部的生理、病理情況，為診斷心臟疾病與呼吸系統疾病提供了有力支持。聽診是當前心臟疾病與呼吸系統疾病最重要的診斷方式[4]。由于心音信號以及呼吸音信號在其捕捉過程中容易互相干擾，受噪聲干擾較為嚴重，傳統聽診器較難滿足病患的切身情況，所得結果一般會受醫生的主觀影響，容易導致誤診[5]。為此，孫柯等[6]提出了以APSoC為基礎設計的異構實時心音心電采集系統，該系統不能實時輸出心率參數；廉宇琦等[7]提出了以MEMS為基礎設計的電子聽診器信號采集傳輸系統，該系統在電路系統上還有待進一步完善，對于心率參數輸出的精度還有待提高。基于此，本文設計了一種基于中醫聞診的智能聽診器心音信號采集系統，能夠有效提取心音信號，減小噪聲影響。

1 基于中醫聞診的智能聽診器心音信號采集系統

1.1 系統總體結構

系統選取了一款高性能16 Bit的定點DSP芯片TMS320VC5509A為核心主控芯片，該芯片內集成了128 kB*16 Bit的SRAM，能夠有效實現對心音數據的處理，其具有性價比高、配套開發資源豐富、低功耗等優點。由于心音信號采集困難，系統心音傳感器是在普通聽診頭的結構上加入了振動腔和麥克風，以麥克風的輸出為心音傳感器的輸出，實現微弱心音信號的準確采集。供電電源采用低開啟電壓的穩壓源LD1117D，其能夠在設定溫度范圍內有效保護系統的過溫與過流。通過TMS320VC5509A芯片將為系統供電的電源模塊、放大心音信號的音頻模塊緊密串聯在一起，實現外部存儲器的擴展，達到多組數據保存的目的。SD模塊具有保存數據以及向上位機發送數據處理指令的作用，可以為心音信號的后續處理提供有力支撐，在USB模塊中，不僅可以提供電池充電功能，還可以利用其通信功能直接與上位機進行交互[8-9]。在觸摸屏模塊構建了具有交互功能的人機接口界面，可為各層用戶提供便利的使用條件，有利于推廣。系統總體結構如圖1所示。

圖1 系統總體結構

1.2 音頻模塊設計

已知心音信號頻率的有效區間是20～180 Hz，在心音信號采集的過程中，常因聽診器音源功率太小的問題導致輸出信號的最大幅值大概只有50 mV，為解決這一問題，研究前端信號處理電路，實現心音信號放大、低通濾波以及高通濾波。

1.2.1 信號放大電路

系統通過同向比例放大器LM741構建放大電路，實現心音信號功率的放大。該放大器為內部補償形式，不易損壞，較為安全，利用其構建的放大電路具有較強的穩定性能以及抗干擾能力等優點，放大電路如圖2所示。

圖2 放大電路

電路構建時采用21倍為前端放大倍數，R1、R2、R3分別為10 kΩ、10 kΩ、200 kΩ，已知放大倍數的公式為

(1)

則輸出電壓基本保持在1 V。

1.2.2 低通濾波電路

此處選取截止頻率f0=160 Hz的二階壓控電壓源低通濾波器，低通濾波電路如圖3所示。

圖3 低通濾波電路

其中，R4、R5均為10 kΩ，C1、C2均為100 nF，則截止頻率的計算公式為

(2)

1.2.3 高通濾波電路

為阻隔前置放大器的直流電壓、直流極化電壓等低頻噪聲，通常于前置放大器與后一級電壓放大器之間接入高通濾波電路[10]。此處選取截止頻率f0=20 Hz的二階壓控電壓源高通濾波器，高通濾波電路如圖4所示。

圖4 高通濾波電路

其中，R6、R7分別為11.254 kΩ、5.627 kΩ，C1、C2均為1 μF，此時，截止頻率的計算公式與式(2)相同。

1.3 數據處理模塊

該模塊是利用STM32開發板內ADC轉換模擬的心音信號為數字心音信號，完成數據的處理后將其投映在LCD模塊內，同時利用DAC轉換數字心音信號為模擬心音信號，并利用揚聲器實現播放。在此過程中，需要通過局部自適應小波閾值函數模型對心音信號進行收縮降噪，設定一個閾值對心音信號的小波變化系數進行壓縮，通過重構該小波變化系數達到為心音信號降噪的目的，局部自適應小波閾值函數模型的定義為

(3)

其中，N為信號采樣點數，小波分解的方式采用db8小波基，l為層數值(此處為7)，j為閾值位置的層，s一般取值為大于等于2的整數。層細節小波系數魯棒估計公式為

(4)

具有微調作用的變化因子公式為

(5)

其中，高頻系數wj,k的點數通過n描述，median取值為中值，mean表示取平均值。得到雙變量閾值函數模型的公式為

(6)

其條件為

(7)

其中，0≤m≤∞，上、下閾值分別表示為λ2=(1+a)λ1、λ1，0≤a≤1。去噪時，新的雙變量閾值函數量化小波分解的每層高頻系數過程中可通過采用不同的a與m值得到更好的降噪效果。

1.4 心音分析模塊

1.4.1 建立單自由度模型(SDOF)

分析心音信號需要獲取心音信號的時域特征參數，例如心音信號波形S1、S2的時限、峰值，收縮期以及舒張期等。為獲取準確性更高的心音特征參數，需要通過單自由度模型提取心音包絡，單自由度模型的示意圖見圖5。

圖5 單自由度模型

設m為模型的質量，k為模型的彈簧系數，c為模型的阻尼系數，x(t)表示聽診器記錄的心音輸入，得到心音輸出y(t)符合公式：

(8)

(9)

其中，p為共振頻率，ξ為阻尼率，為方便提取正常和異常的心音特征，令參數p/2=5～10 Hz，ξ=0.7～1.2。

1.4.2 心率參數提取

截取心音包絡信號中的兩個心動周期，記錄其時域特征參數，并展開心率分析計算。心率分析計算的步驟如下。

第一步 設置閾值線，過濾閾值線以下的偽峰值點，以防影響心率分析。

第二步 以閾值線為基準搜索特征包絡中心音信號波形S1與S2的峰值。

第三步 定位S1和S2，并按照峰值的間隔時間濾除閾值線以上的偽峰值點。

第四步 通過相鄰兩個心音信號波形計算心率參數，心動周期持續時間Tcycle=TS(舒張期)+TD(收縮期)，心率分析計算的公式為

(10)

最后輸出心率參數，完成智能聽診器心音信號采集系統設計。

2 實驗分析

為驗證本文系統的實用性、可靠性以及采集精度，運用本文系統在某信號與信息處理研究室內進行心音信號的采集與分析。實驗選取160名受測對象進行心音信號采集，將其分為8組數據集，1～8組數據集中的數據量遞增。為量化本文系統的心音信號采集精度，實驗選取了文獻[6]基于APSoC的異構實時心音心電采集系統、文獻[7]基于MEMS的電子聽診器信號采集傳輸系統以及本文系統對同一被測對象進行心音信號的采集，在MATLAB軟件輸出被采集心音信號的波形，文獻[6]系統采集到的心音波形幅度如圖6(a)所示，波形較為完整；文獻[7]系統采集到的心音波形幅度如圖6(b)所示，波形不完整；本文系統采集到的心音波形幅度如圖6(c)所示，波形特征明顯。另外，其中其中文獻[6]系統的采樣率設置為45 000 Hz，文獻[7]系統的采樣率設置為9 000 Hz，本文系統的采樣率設置為50 000 Hz，略高于數字聽診器。

系統的采樣率越高，則其單位時間內采集到的心音信號波形越完整，心音信號的失真度較小。通過圖6可以看出，文獻[6]系統采集的心音信號波形較為完整，采樣率略微低于本文系統；文獻[7]系統采集的心音信號波形不完整，采樣率較低，抗干擾能力較差，其導致其心音信號的后期分析和心率提取受到影響，提取的心率參數精確度較低；本文系統采集到的心音信號波形的特征明顯，抗干擾能力強，采集的心音信號波形最完整。

(a) 文獻[6]系統

對比3個系統的運行時間，結果如表1所示。

表1 3個系統的運行時間對比 單位：s

通過表1可知，文獻[7]系統的運行時間存在明顯的急劇上升狀況，而本文系統在所有數據集上的運行時間都低于文獻[6]系統和文獻[7]系統，且變化緩慢，遠優于文獻[6]系統和文獻[7]系統，說明本文系統的心音信號采集效率最高。

為確保本文系統采集心音信號輸出心率參數的正確性，分別采用3個系統對隨機選取的2位患有心血管疾病病人的心音信號進行采集，輸出其對應心率參數，結果如表2所示。

表2中，心血管疾病病人A的主動脈瓣存在舒張期雜音，心血管疾病病人B的胸骨右緣第二肋間存在Ⅲ級收縮期吹風樣雜音。文獻[6]系統的采集平均誤差精度為5.07%，文獻[7]系統的采集平均誤差精度為6.97%，本文系統的采集平均誤差精度為0.61%。本文系統采集的心音信號質量較高，輸出的心率參數平均誤差精度也較低。在采集心音信號過程中，若采集的心音信號質量偏低會引起心率參數輸出誤差過大，導致誤診，本文系統可保證心音信號采集和輸出的正確性，有效預防心血管疾病。

表2 受測對象心率參數表

設置測試心音信號的頻率從150 Hz變化至750 Hz，分析3個系統濾波器的濾波效果，結果如表3所示。

表3 濾波器參數測試

由表3可以看出，文獻[6]系統、文獻[7]系統于450 Hz的通帶之內，濾波器的系統函數均存在共軛極點，文獻[6]系統于300 Hz位置產生較小的振鈴現象，本文系統的450 Hz通帶整體都比較平坦；測試心音信號的頻率超過450 Hz后，本文系統濾波器的衰減速率也明顯低于其他兩個對比系統的衰減速率，說明本文系統的濾波器可以更貼近理想幅頻特性曲線。

3 總結

心音信號能夠直觀呈現出部分心臟疾病，對其進行分析能夠有效預防心血管疾病。心音信號的采集通常采用心臟聽診的方式，在診斷過程中會因為醫生的主觀判斷導致心音信號無法得到足夠的治療和合理地利用。本文設計開發了一個基于中醫聞診智能聽診器心音信號采集系統，由于實際條件的限制，心音數據庫的大部分內容都源于網絡，不夠全面，希望在未來能夠建立一個完整而龐大的數據庫，令后續的研究可以得到一個有力支撐。