《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于虛擬儀器的心音采集與分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2012年第4期
孫科學(xué),,成謝鋒,,林 宏
(南京郵電大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京210046)
摘要: 開發(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)了心臟聽診從傳統(tǒng)單一的“聽”轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢?、可聽的多角度分析,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,。
Abstract:
Key words :

摘  要: 開發(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)了心臟聽診從傳統(tǒng)單一的“聽”轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢?、可聽的多角度分析,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)的心臟聽診技術(shù)以人耳聽音來進(jìn)行,該方式受限于人耳聽力的靈敏度,、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,,在檢測該類型疾病的領(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)的檢測方便,、無創(chuàng),、花費(fèi)極小,可作為心臟病檢測,、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,,是心血管疾病無創(chuàng)性檢測的重要方法[2],。無論圖像技術(shù)發(fā)展到何種水平,聽診始終是心臟疾病檢測的重要一環(huán),。因此,,研制一種能簡易、方便地檢測心音信號(hào)的心音檢測分析儀,,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,?;窘Y(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)采用無線心音傳感器采集來自心臟的心音信號(hào),,經(jīng)放大處理,,通過聲卡將心音信號(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)了一種雙聽診頭的兩路心音檢測裝置,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,。該檢測系統(tǒng)的放大倍數(shù)為10~800自動(dòng)調(diào)整,過載能力為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端處于人耳聽閾以外,,所以只有用心音檢測系統(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,,心聲傳感器一般放在二尖瓣聽診區(qū)附近,。當(dāng)選好聽診區(qū),用力按下壓力開關(guān)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(jìn)行檢測,。

    為了使計(jì)算機(jī)能夠準(zhǔn)確,、高效地獲取被測心音信號(hào),編寫了相應(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)過程中顯示心音信號(hào)波形,以便于現(xiàn)場實(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,。為了盡量降低被測心音信號(hào)中的噪聲成分,,系統(tǒng)通過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:(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,無需知道噪聲的方差,,并且對(duì)低信噪比的信號(hào)去噪問題更能顯示其優(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TPTR=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(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)是心音的重要研究內(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)采用一種簡單有效的方法——三次樣條插值法來進(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)通過心音聽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)測試圖,,通過測試圖可以看出該測試者的心音信號(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)的心臟聽診從單一的“聽”轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢?、可聽的多角度分析,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,、無創(chuàng)傷初期檢測、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(正常,、非正常),、基于心音信號(hào)的身份識(shí)別奠定基礎(chǔ)。
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