摘  要： 開(kāi)發(fā)了一種新型的電子心音信號(hào)采集與分析系統(tǒng),，該系統(tǒng)以心音傳感器和計(jì)算機(jī)自帶聲卡為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了心臟聽(tīng)診從傳統(tǒng)單一的“聽(tīng)”轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢?、可?tīng)的多角度分析,，結(jié)合LabVIEW和Matlab強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)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(shè)備。
關(guān)鍵詞： 虛擬儀器,；心音傳感器,；小波去噪；心音頻譜

    傳統(tǒng)的心臟聽(tīng)診技術(shù)以人耳聽(tīng)音來(lái)進(jìn)行,，該方式受限于人耳聽(tīng)力的靈敏度,、主觀經(jīng)驗(yàn)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(jìn)的輔助診斷儀器的開(kāi)發(fā)與利用,，心音信號(hào)的有效利用受到冷落。但超聲多譜勒儀價(jià)格昂貴,，不易于普及,；ECG信號(hào)雖然對(duì)與血液循環(huán)和血液組織相關(guān)疾病的診斷比較有效，但是不能準(zhǔn)確地反映與器質(zhì)性心臟病有關(guān)的病理信息[1],。心音信號(hào)是一種具有重要貢獻(xiàn)的生理信號(hào),，含有關(guān)于心臟各個(gè)部分如心房、心室,、大血管,、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量病理信息，在檢測(cè)該類(lèi)型疾病的領(lǐng)域,，心音信號(hào)有著不可比擬的優(yōu)越性,。同時(shí)心音信號(hào)的檢測(cè)方便、無(wú)創(chuàng),、花費(fèi)極小,，可作為心臟病檢測(cè)、預(yù)防的常規(guī)手段,。更值得一提的是,，心音對(duì)心血管疾病的診斷具有重要價(jià)值，是心血管疾病無(wú)創(chuàng)性檢測(cè)的重要方法[2],。無(wú)論圖像技術(shù)發(fā)展到何種水平,，聽(tīng)診始終是心臟疾病檢測(cè)的重要一環(huán)。因此,，研制一種能簡(jiǎn)易,、方便地檢測(cè)心音信號(hào)的心音檢測(cè)分析儀，對(duì)于滿足醫(yī)院和病人的需要有著很大的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值,。
1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    多功能心音采集與分析系統(tǒng)由心音信號(hào)采集模塊,、小波去噪模塊和心音信號(hào)分析模塊組成,。基本結(jié)構(gòu)如圖1所示,。

1.1 心音信號(hào)采集子系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    心音信號(hào)采集子系統(tǒng)采用無(wú)線心音傳感器采集來(lái)自心臟的心音信號(hào),，經(jīng)放大處理，通過(guò)聲卡將心音信號(hào)傳入計(jì)算機(jī),。由于采樣頻率對(duì)采集信號(hào)的質(zhì)量有一定影響,，故設(shè)計(jì)成采樣頻率可調(diào)的采集模式。
    基于人體心臟聽(tīng)診原理和相關(guān)的信號(hào)處理技術(shù)設(shè)計(jì)了一種雙聽(tīng)診頭的兩路心音檢測(cè)裝置,，用于心音身份識(shí)別,，以提高其識(shí)別率。該裝置如圖2所示,，能有效同時(shí)提取兩路人體心音信號(hào),。

    該裝置作為檢測(cè)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(jīng)過(guò)聲卡輸入口與計(jì)算機(jī)連接,，在屏幕上顯示波形,。前置放大電路如圖3所示。該檢測(cè)系統(tǒng)的放大倍數(shù)為10～800自動(dòng)調(diào)整,，過(guò)載能力為60倍，采樣頻率用軟件控制可調(diào),，頻率響應(yīng)是0.1 Hz～1 200 Hｚ,。因?yàn)榈皖l端處于人耳聽(tīng)閾以外，所以只有用心音檢測(cè)系統(tǒng)才能真實(shí)地顯示心音的波形特性,。在日常環(huán)境中,，受檢者可以隔著一件衣服進(jìn)行檢測(cè)，心聲傳感器一般放在二尖瓣聽(tīng)診區(qū)附近,。當(dāng)選好聽(tīng)診區(qū),，用力按下壓力開(kāi)關(guān)按鈕后，檢測(cè)裝置才開(kāi)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(jìn)行檢測(cè)。

    為了使計(jì)算機(jī)能夠準(zhǔn)確,、高效地獲取被測(cè)心音信號(hào),，編寫(xiě)了相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集程序，指定模擬信號(hào)的輸入路線并按規(guī)定的各相關(guān)參數(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡（PC聲卡）進(jìn)入計(jì)算機(jī),。為了使該子系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)顯示測(cè)量數(shù)據(jù)和事后處理數(shù)據(jù)的能力(即能在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中顯示心音信號(hào)波形,，以便于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)觀察分析,，及時(shí)判斷實(shí)驗(yàn)對(duì)象的狀態(tài)和性能，以及保存心音信號(hào)方便后續(xù)研究),，本子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)實(shí)時(shí)顯示和存儲(chǔ)功能,。
1.2 小波去噪子系統(tǒng)
    心音是微弱低頻生理信號(hào)，可以通過(guò)心音采集器進(jìn)行采集,，因此不可避免地混入復(fù)雜多樣的噪聲,，主要有：隨機(jī)噪聲、儀器噪聲,、工頻干擾幾種,。為了盡量降低被測(cè)心音信號(hào)中的噪聲成分，系統(tǒng)通過(guò)LabVIEW平臺(tái)的數(shù)學(xué)公式節(jié)點(diǎn)調(diào)用Matlab的小波工具箱對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪,，實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的預(yù)處理,。
    小波去噪的方法可分為三大類(lèi)：(1)基于小波變換模極大值原理。最初由Mallat提出,，該方法根據(jù)信號(hào)與噪聲在小波變換下隨尺度變化呈現(xiàn)出不同變化特性而提出,，去噪性能穩(wěn)定，對(duì)噪聲的依賴性較小,，無(wú)需知道噪聲的方差,，并且對(duì)低信噪比的信號(hào)去噪問(wèn)題更能顯示其優(yōu)越性。但它有一個(gè)重大缺點(diǎn)即由模極大值重構(gòu)小波系數(shù)時(shí)計(jì)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(hào)的空間相關(guān)去噪思想。這種方法能取得較好的去噪效果,，其實(shí)現(xiàn)思想簡(jiǎn)單,，但計(jì)算時(shí)需要進(jìn)行迭代，計(jì)算量較大,，且需估計(jì)噪聲誤差,。(3)閾值方法。該方法認(rèn)為信號(hào)對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)包含有信號(hào)的重要信息,，幅值較大,，但數(shù)目較少，而噪聲對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)是一致分布的,，個(gè)數(shù)較多,，但幅值小?；谶@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(shù)中,，將絕對(duì)值較小的系數(shù)置為0,，絕對(duì)值較大的系數(shù)保留或收縮,，分別對(duì)應(yīng)于硬閾值和軟閾值方法，得到估計(jì)小波系數(shù),，然后利用小波系數(shù)直接進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),，達(dá)到去噪的目的，此方法實(shí)現(xiàn)最簡(jiǎn)單,、計(jì)算量較小,、去噪效果也較好，獲得了廣泛的應(yīng)用[3],。本設(shè)計(jì)采用第三類(lèi)方法進(jìn)行小波去噪,，該去噪需要調(diào)用Matlab小波工具包的函數(shù)：
      [XD，CXD,，LXD]=wden(x,，TPTR，SORH,，SCAL,，N，'wname')
式中,，x為輸入需要去噪的心音信號(hào),；[XD，CXD,，LXD]為返回值,，包括對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理后的信號(hào)XD及其分解結(jié)構(gòu)[CXD，LXD],；SCAL定義了閾值是否需要調(diào)整,，SCAL=‘one’時(shí)表示不需要調(diào)整，SCAL=‘sln’時(shí)表示對(duì)第一層系數(shù)進(jìn)行一次估計(jì)調(diào)整,，SCAL=‘mln’時(shí)表示對(duì)各層噪聲分別進(jìn)行估計(jì)調(diào)整。噪聲不是單一頻率的,，所以選擇mln,。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)得出采用coif5小波進(jìn)行6層小波分解，并且采用軟閾值結(jié)合固定閾值minimaxi處理采樣率為11 025 Hz的心音信號(hào)為最佳去噪方法,。所以設(shè)定函數(shù)的參數(shù)為T(mén)PTR=minimaxi,；SORH=‘s’；SCAL=‘mln’,；N=6,。
1.3 心音信號(hào)分析子系統(tǒng)
    心音信號(hào)是非平穩(wěn)信號(hào)，為全面了解心音信號(hào)的特性,，需要研究心率特性和心音信號(hào)的時(shí)-頻特性,。心音信號(hào)分析子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)心音信號(hào)的時(shí)頻域分析處理和心率的計(jì)算顯示,。時(shí)域分析包括對(duì)心音包絡(luò)圖的合成、包絡(luò)圖的截取放大,、計(jì)算心跳周期及心率,；頻域分析包括提取心音信號(hào)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(jìn)行心音的研究(如分割,、識(shí)別等)有些困難。而心音包絡(luò)相對(duì)于原始心音來(lái)說(shuō)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(guò)程中各種振動(dòng)的幅度及幅度的持續(xù)時(shí)間，是進(jìn)行心音獨(dú)立識(shí)別的基礎(chǔ)[5],。同時(shí),，心音包絡(luò)在臨床上也具有重要的參考價(jià)值，提取心音包絡(luò)是心音的重要研究?jī)?nèi)容之一,。
    目前,，提取心音包絡(luò)的主要方法有香農(nóng)包絡(luò)、希爾伯特包絡(luò),、同態(tài)濾波包絡(luò)及基于希爾伯特黃變換的包絡(luò)提取方法,。結(jié)合以上方法，本系統(tǒng)采用一種簡(jiǎn)單有效的方法——三次樣條插值法來(lái)進(jìn)行包絡(luò)提取,。此方法需要調(diào)用Matlab命令：
    yi=interp1(X,，Y，xi,，‘method’)
式中X,、Y為觀測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，xi為插值（自變量）,，yi為xi的插值結(jié)果（函數(shù)值）,，‘method’表示插值方法。
2 心音采集與分析實(shí)驗(yàn)

    心音采集與分析測(cè)試圖如圖4所示,。圖4(a)為心音信號(hào)采集子系統(tǒng)前面板,，該子系統(tǒng)通過(guò)心音聽(tīng)診探頭獲取心音信號(hào)，并對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行前置放大,，經(jīng)過(guò)PC機(jī)聲卡采集放大后的心音信號(hào)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi),。通過(guò)該子系統(tǒng)可以對(duì)聲音格式參數(shù)進(jìn)行配置和對(duì)心音采集波形進(jìn)行顯示。圖4(b)為心音去噪子系統(tǒng)前面板,，該子系統(tǒng)對(duì)采集的心音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,，降低被測(cè)心音信號(hào)中的噪聲成分。圖4(c)～圖4(e)為去噪后心音信號(hào)分析子系統(tǒng)測(cè)試圖,，通過(guò)測(cè)試圖可以看出該測(cè)試者的心音信號(hào)的頻率集中在100 Hz以內(nèi),，心率為72次/s,，屬正常心律。

    本文開(kāi)發(fā)了一種新型的電子心音信號(hào)采集與分析系統(tǒng),，該系統(tǒng)以心音傳感器和計(jì)算機(jī)自帶聲卡為基礎(chǔ),，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的心臟聽(tīng)診從單一的“聽(tīng)”轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢暋⒖陕?tīng)的多角度分析,，自制心音傳感器探頭結(jié)合LabVIEW和Matlab強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力,，實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)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(shè)備,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)心音信號(hào)的采集,、去噪、保存,、分析功能,。本系統(tǒng)不僅電路簡(jiǎn)單可靠，操作方便容易,，而且價(jià)格低廉,，可作為心臟病快速、無(wú)創(chuàng)傷初期檢測(cè),、報(bào)急救的一種有效方式,，而且后期發(fā)展還可以進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)，構(gòu)成一種適于家庭和基層醫(yī)療單位使用的網(wǎng)絡(luò)化診療儀器設(shè)備,。同時(shí)通過(guò)多功能心音采集與分析系統(tǒng)可對(duì)心音進(jìn)行特征分析,，為心音信號(hào)的分類(lèi)（正常、非正常）,、基于心音信號(hào)的身份識(shí)別奠定基礎(chǔ),。
參考文獻(xiàn)
[1] 延軍，徐涇平,，趙艷．心音的產(chǎn)生與傳導(dǎo)機(jī)制[J]．生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)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(tǒng)研制[J]．儀表技術(shù)，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(hào)濾波方法研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,，2010,，12（24）：401-405.
[4] 周靜,，楊永明．心音信號(hào)的時(shí)頻分析[J]．重慶大學(xué)學(xué)報(bào), 2004，27(4)：159-162．
[5] 成謝鋒,，馬勇,，陶冶薇，等.基于數(shù)據(jù)融合的三段式心音身份識(shí)別技術(shù)[J].儀器儀表學(xué)報(bào),，2010,，8（31）：1712-1720.