基于樹莓派的心音診斷系統

徐 彤，王富強，王 璇，江 琰

（西安明德理工學院信息工程學院，西安 710100）

0 引言

近幾年農村心血管病死亡率持續高于城市，農村心血管病死亡率為309.11/10 萬，城市心血管病死亡率是265.11/10 萬，且農村地區的死亡率在不斷上升［1］。老年人在心血管疾病患者中占比極高，發病率與死亡率隨年齡遞增，且農村地區大多數群眾年體檢次數不足1［2］。

現階段的心血管疾病檢測手段分兩類：非侵入性檢查和侵入性檢查，最為常見的為非侵入性檢查，包括血壓測定、心電圖、心臟超聲波檢查。這三類檢測方法都存在極大的缺陷，血壓測定不能反映瞬時和持續的血壓變化情況，其檢測結果也會受到多方面的干擾，且要求使用者需要有一定的醫學基礎；心電圖發現患者的病癥必須要在疾病發作的前提下，否則不可被檢驗；超聲檢測極易受到氣流干擾，在對空氣器官病變檢測時易出現漏診的情況［3］。目前最直接可靠的檢測方法是冠狀動脈CT，通過血管的寬窄、是否鈣化等來判斷，但該檢查所用到的三維重建對實際的血管反映情況不夠真實，易發生誤判。

現有許多檢測方法實用性較低。為了提高心血管疾病的檢測效率，設計一款實用、高效的心音采集系統，通過無創無痛的診療手段對心音信息進行采集和存儲，并利用小波轉換實現心音信號的收集，給體驗者一個直觀的檢測方式。系統會根據所收集的波形與數據庫中正常波形比對直接給出結果，這種測試方式準確率高、成本低、占用時間短，不需要專業知識基礎，提升了心血管疾病的檢測率。系統數據庫采集的數據信息在醫學研究與臨床試驗中起到很大的作用，對心血管疾病的治療研究有重大意義。

1 心音簡介

心音（heart sound）是指由于心臟瓣膜關閉、心肌收縮和血液撞擊心室壁、大動脈壁等所引起機械波的現象產生的聲音［4］。它可使用聽診器在胸壁一定部位聽取心臟跳動的頻率，也可使用換能器等相關儀器來記錄心音的機械波，其機械波隨時間變化的圖稱為心音圖。

1.1 主要心音

一次心動周期可產生四個心音，主要心音是由第一心音（S1）、第二心音（S2）構成［4］。

第一心音在心縮期發生，是心室收縮期開始的標志。于前胸壁第5肋間隙左鎖骨中線內側（心尖搏動處）聽得最清晰。其波長為40～60 Hz，持續時間為0.1～0.12 s；波長較長，持續時間較長，強度較大，響度較強。

第二心音在心舒期發生，是心室舒張期開始的標志，分別在胸骨右、左緣第二肋間隙（主動脈和肺動脈聽診區）聽得最清楚。其波長為60～100 Hz，持續時長為0.08 s；波長較短，持續時間較短，強度較小，響度較弱。其中主動脈壓和肺動脈壓的高低可通過響度強弱反映。

1.2 額外心音

第三心音在第二心音之后發生，持續為0.04～0.05 s，持續時間較短，波長較長。它是在心室舒張早期，隨著房室瓣的開放，心房及肺靜脈的血液快速流入心室（心房未收縮前），引起心室壁和腱索的機械波而產生。可對于絕大部分青年以及兒童均可聽到相似心音，并不一定為異常心音。

第四心音與第一心音有關，發生在第一心音前的長波音，持續時長約0.04 s。由于心房收縮，導致血流快速充盈心室所引起的機械波，又稱心房音。

2 硬件設計

心音聽診系統是硬件與軟件的結合，其中硬件起重要作用在于原始信號的采集與短距離傳輸。

硬件模塊集中在心音信號采集區域，主要是由心音傳感器和傳輸線路組成，統稱為聽診傳輸區。心音信號采集是從傳感器通過雙絞線直接傳輸，有利于實現心音信號的優質化。

2.1 心音采集

目前用于心音采集的傳感器有兩種［5］：第一種是HY-06B，采用高分子聚合材料壓電元件，采集心音信號，經過信號放大、濾波等電路處理，輸出電壓形式的模擬信號，該產品可廣泛應用于各類心音采集分析系統。第二種是由美國科羅拉多州的Thinkslabs Medical 公司發布的一款數字聽診器，它有自己配備的電子屏幕，可以顯示電量、音量，以及聲音頻率。該聽診器的耳機接口是標準的3.5 mm 插孔，所能夠采集的音頻范圍為20～2000 Hz。

基于心音與心電的產生機理與表現形式，本文設計了便攜式心音信號采集系統，其主要由心音信息采集區和心音信息傳輸區兩個模塊組成［6］。其中，心音信息采集區通過心音傳感器來進行人體心音采集，因為心音信號弱、外界環境較為嘈雜，所以傳感器具備放大及濾波的功能，可以將位于胸腔內心跳發出的微弱聲音信號擴大，用以保證可以采集到質量較好的心音信號［7］。心音信息傳輸區將傳感器采集到的心音通過有線傳輸到智能設備進行A/D 轉換后傳輸到系統中，與預先建立的心音數據庫通過智能診斷算法進行分析和處理，得出診斷結果和心音圖，有線傳輸能夠保證傳輸的信號較為優質。

2.2 系統設計

本系統是基于樹莓派主處理器，其特性包括：支持遠程訪問，相比于平時所使用的計算機來說，樹莓派的優勢是體積足夠小，同時功能又比手機設備強大得多［8］；且成本低噪音低，適合安靜的條件不影響心音的采集，高級低功耗模式，高度的靈活性。利用快速連接、云支持、互聯網和穩健的安全協議實現，可以開發一些基于互聯網的應用，采用某種手機或平板電腦應用程序或者一種具有多種配置選項。

本系統的外圍模塊由聽診采集模塊、診斷結果顯示模塊、實時時鐘模塊及液晶顯示模塊等組成。同時將心音的數值通過網絡上傳到云端。

3 軟件設計

本系統的基礎建設主要包括心音傳感器、傳輸設備、服務器等。設備通過接收心音信號、實時波形顯示、心音存儲，并將采集到的心音數據傳輸至小程序。設備外部設計是通過傳感器設備將收集到的患者心音傳輸到監護中心，監護中心由軟件系統組成。軟件系統將這些基礎設施生成的數據進行集合分析，最后將結果傳給用戶。通過以上步驟，客戶能夠正常使用這套系統，通過服務器得到自己身體健康的實時信息。

3.1 小波降噪

小波分析源于傅里葉分析，已知小波變換的概念最早是由J.Morlet 首次提出，在Donoho 等［9］經歷了數次的研究之后終于得出了小波閾值的去噪方法：

該公式的主要原理是通過小波將搜取的每一段信號進行分解，利用閾值獲取每一層所包含的信息，最后對獲取的信息進行最終的重組與構造。

心音信號的去噪可以通過小波信號變換的方式來實現：

（1）信號的小波分解。選擇一個小波并確定一個小波分解的層次N，然后對特定的心音信號進行N層小波分解計算。

（2）小波分解高頻系數的閾值量化。對第1層到第N層的每一層高頻系數（三個方向），選擇一個閾值進行閾值量化處理，將全部都是噪聲的層置零，對有噪聲的層進行分解。

（3）信號的小波重構。根據小波分解的第N層的低頻系數和經過量化處理后的第1層到第N層的高頻系數，對心音進行信號的小波重構，將全部都是噪聲的層置零，包含噪聲的進行分解，根據所選擇的小波基和小波層數對心音信號進行信號分解。

3.2 波形繪制

關于心音信號的樣本截取主要是檢測心音的極值，邊界部分。本文選用了雙閥值法進行信號樣本截取，其具有較高的抗干擾性，在其中選用一個較大的閾值和一個較小的閾值。前者主要作用是用過濾干擾和除去數據中的偽峰，次要作用便是根據前者較大的閾值數據提取包絡，找尋出局部最大值；而后者則是作為局部閾值，對特定的信號進行實時定位。在大多數情況下根據選取包絡的實際振幅對兩個較大與較小的閾值進行大小的選取與適度的調節。

4 系統測試儀結果分析

根據上述系統結構設計與相關硬件型號，完成心音傳感器采集系統的整體設計部分，后期使用軟件程序設計與設定好的通信幀格式對整個系統的采集特定信號的功能進行測試。首先打開樹莓派，等待樹莓派開機后記錄系統，開機后進行系統初始化。收集數據時首先將心音傳感器固定在待測者的心臟附近，待測者保持均勻呼吸。通過傳感器收集的心音，與數據庫中的進行對比匹配，最終判斷出所收集心音是否正常。

所采集的波形圖如圖1所示。從圖中可以清晰地看出兩階段的波形振幅高，持續時間長，且均為周期性振動，間隔均勻、波形清晰、無雜音。測試中波形分為四個周期：T1=0.057、T2=0.065、T3=0.539、T4=0.833，分別與參考值T1（0.08～0.12）、參考值T2（0.08～0.12）、參考值T3（0.3～0.5）、參考值T4（0.7～0.9）進行對比判斷，所得HR=62.6，對照參考值HR（50.0～90.0）得出所測心音波形為正常人的心音波形的測試結果的結論。

圖1 系統界面圖

5 結語

該系統設計開發了樹莓派與心音信號傳感器為一體的信號采集處理電路，并使用Python編譯語言對這些元器件進行編程，設計出心音信號采集系統。這是一種無創的診斷方式，不需要使用者具備醫學的基本素養，使用者只需要將智能心音診斷儀探頭置于胸口，就可以通過被譽為“數學顯微鏡”的小波變換分析心音的各種成份，最后計算出心率，判斷使用者是否有竇性心動過快、二聯律、房顫、二尖瓣關閉不全等疾病，進而判斷是否需要提示使用者前往醫院進行復查。