CN112545547A - 呼吸音分析方法及呼吸音分析系统 - Google Patents

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CN112545547A CN202011584155.6A CN202011584155A CN112545547A CN 112545547 A CN112545547 A CN 112545547A CN 202011584155 A CN202011584155 A CN 202011584155A CN 112545547 A CN112545547 A CN 112545547A
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王艳
刘晓光
程洋
戴丽
夏国光
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Abstract

本发明提供了一种呼吸音分析方法及呼吸音分析系统，涉及医疗器械技术领域。呼吸音分析方法包括以下步骤：获取初始呼吸音信号；获取外部环境音信号；根据外部环境音信号对初始呼吸音信号进行降噪获得第一呼吸音信号；对第一呼吸音信号进行小波变换并去除高斯噪音获得第二呼吸音信号；通过人工智能对第二呼吸音信号提取呼吸音特征信号。呼吸音分析系统包括用于采集初始呼吸音信号的第一采集模块、用于采集外部环境音信号的第二采集模块、控制处理模块、传输模块和存储模块；第一采集模块和第二采集模块两者均通过传输模块与控制处理模块电连接；存储模块与控制处理模块电连接。达到了呼吸音分析中降低医生主观影响的技术效果。

Description

呼吸音分析方法及呼吸音分析系统
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，具体而言，涉及呼吸音分析方法及呼吸音分析系统。
背景技术
呼吸音被看作是人体产生的最重要生理声信号之一，是人体呼吸系统在与外界换气运动中产生的，代表着肺部的生理和病理信息。到目前为止，对呼吸音听诊分析是检测呼吸系统疾病的主要诊断手段之一。当前在我国，呼吸音听诊仍很重要。实践证明，仔细、熟练、正确地运用听诊，可与其它检查结果互相补充，提高诊断效率。
传统的听诊器等检测工具具有分辨率低、频率响应范围窄，同时受到医生区分不同的呼吸音模式的经验和能力等影响。
因此，提供一种降低医生主观影响的呼吸音分析方法及呼吸音分析系统成为本领域技术人员所要解决的重要技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种呼吸音分析方法及呼吸音分析系统，以缓解现有技术中呼吸音分析中医生主观影响较大的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种呼吸音分析方法，包括以下步骤：
获取初始呼吸音信号；
获取外部环境音信号；
根据外部环境音信号对初始呼吸音信号进行降噪获得第一呼吸音信号；
对第一呼吸音信号进行小波变换并去除高斯噪音获得第二呼吸音信号；
通过人工智能对第二呼吸音信号提取呼吸音特征信号。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的一种可能的实施方式，其中，在获取初始呼吸音信号后，对初始呼吸音信号进行电荷放大，并进行电压放大和滤波处理。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的一种可能的实施方式，其中，电荷放大和电压放大的总增益在100－500之间。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的一种可能的实施方式，其中，滤波处理的滤波频率范围为0－100HZ和1000－∞HZ。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的一种可能的实施方式，其中，呼吸音提取特征为幅值平均值、呼吸音周期平均值以及单位时间内的次数。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的一种可能的实施方式，其中，在对第一呼吸音信号进行小波变换并去除高斯噪音获得第二呼吸音信号中，通过软阈值函数处理去除进行小波变换后的第一呼吸音信号内的高斯噪声。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的一种可能的实施方式，其中，上述呼吸音分析方法还包括将提取到的呼吸音特征信号与正常人的呼吸音数据库进行对比，判断提取到的呼吸音特征信是否为正常呼吸音或者异常呼吸音，以及是否存在附加音。
第二方面，本发明实施例提供了一种呼吸音分析系统，包括用于采集初始呼吸音信号的第一采集模块、用于采集外部环境音信号的第二采集模块、控制处理模块、传输模块和存储模块；
所述第一采集模块和所述第二采集模块两者均通过所述传输模块与所述控制处理模块无线连接；
所述存储模块与所述控制处理模块电连接。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的一种可能的实施方式，其中，上述第一采集模块采用压电薄膜传感器；
所述第二采集模块采用驻极体电容传感器。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的一种可能的实施方式，其中，上述传输模块采用蓝牙通信模块。
有益效果：
本发明实施例提供了一种呼吸音分析方法，包括以下步骤：获取初始呼吸音信号；获取外部环境音信号；根据外部环境音信号对初始呼吸音信号进行降噪获得第一呼吸音信号；对第一呼吸音信号进行小波变换并去除高斯噪音获得第二呼吸音信号；通过人工智能对第二呼吸音信号提取呼吸音特征信号。
在具体工作时，通过外部环境音信号对初始呼吸音信号进行处理，能够去除初始呼吸音信号内的外部环境噪音并得到第一呼吸音信号，然后通过小波变换去除第一呼吸音信号内的高斯噪音，从而得到纯净呼吸音信号的第二呼吸音信号，然后通过人工智能从第二呼吸音信号中提取出供医生观看或监听的特征信号，以使医生根据提取的特征信号诊断患者。通过这样的设置，能够准确的提取患者呼吸音信息，避免医生辨别呼吸音时受到个人经验和能力等影响，提高医生诊断的准确度。
本发明实施例提供了一种呼吸音分析系统，包括用于采集初始呼吸音信号的第一采集模块、用于采集外部环境音信号的第二采集模块、控制处理模块、传输模块和存储模块；第一采集模块和第二采集模块两者均通过传输模块与控制处理模块无线连接；存储模块与控制处理模块电连接。呼吸音分析系统与现有技术相比具有上述的优势，此处不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的呼吸音分析方法的原理图；
图2为本发明实施例提供的呼吸音分析系统的原理结构图；
图3为本发明实施例提供的呼吸音分析系统中用于放大初始呼吸音信号的一级放大的电路示意图；
图4为本发明实施例提供的呼吸音分析系统中用于放大初始呼吸音信号的二级放大的电路示意图。
图标：
100－第一采集模块；
200－第二采集模块；
300－控制处理模块；
400－传输模块；
500－存储模块。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
参见图1和图2所示，本发明实施例提供了一种呼吸音分析方法，包括以下步骤：获取初始呼吸音信号；获取外部环境音信号；根据外部环境音信号对初始呼吸音信号进行降噪获得第一呼吸音信号；对第一呼吸音信号进行小波变换并去除高斯噪音获得第二呼吸音信号；通过人工智能对第二呼吸音信号提取呼吸音特征信号。
在具体工作时，通过外部环境音信号对初始呼吸音信号进行处理，能够去除初始呼吸音信号内的外部环境噪音并得到第一呼吸音信号，然后通过小波变换去除第一呼吸音信号内的高斯噪音，从而得到纯净呼吸音信号的第二呼吸音信号，然后通过人工智能从第二呼吸音信号中提取出供医生观看或监听的特征信号，以使医生根据提取的特征信号诊断患者。通过这样的设置，能够准确的提取患者呼吸音信息，避免医生辨别呼吸音时受到个人经验和能力等影响，提高医生诊断的准确度。
其中，外部环境音信号通过驻极体电容传感器和音频放大芯片转换成电信号，传送到控制处理模块300的AD端口进行信号处理。音频放大芯片可以采用LM386，此芯片具有自身功耗低、更新内链增益可调整、电源电压范围大、外接元件少和谐波失真小等特点。
其中，可以采用压电薄膜传感器采集初始呼吸音信号，可以采用驻极体电容传感器采集外部环境音信号。
参见图3和图4所示，本实施例的可选方案中，在获取初始呼吸音信号后，对初始呼吸音信号进行电荷放大，并进行电压放大和滤波处理。
具体的，初始呼吸音信号通过压电薄膜传感器转化成电信号，经过放大滤波电路传送到控制处理模块300的AD端口进行信号处理。其中，压电薄膜传感器经过电荷放大后，再采用两级电压放大，其中第一级电压放大采用了具有高共模抑制比，高输入阻抗，低温漂的仪表放大器。并且整个电荷放大和电压放大电路的总增益在100—500之间。
其中，采用高通和低通滤波器限制采集频率范围，能够采集到频率范围在100－1000HZ的呼吸音信号。将频率范围为0－100HZ和1000－∞HZ的信号滤掉。
其中，采用50HZ陷波器滤掉频率处于呼吸音信号的频率范围内的工频干扰。
参见图1和图2所示，本实施例的可选方案中，呼吸音提取特征为幅值平均值、呼吸音周期平均值以及单位时间内的次数。
具体的，呼吸音信号的时域特征很多，对于睡眠过程中的呼吸音信号，其信号幅值、周期等常常体现了一个人的睡眠深度与质量，甚至能够反映一些隐含的病理信息。例如呼吸频率的变化，一段连续的呼吸音信号相邻的波峰之间时间差可以认为是呼吸音周期，相邻的波峰与波谷之间的纵坐标差值可以得到呼吸音幅值，每一个波峰即为呼吸了一次。
其中，通过人工智能从第二呼吸音信号中提取出特征信号时，通过人工智能提取的特征信号种类较多，其中包括呼吸音的幅值平均值、呼吸音周期平均值以及单位时间内的次数。
参见图1和图2所示，本实施例的可选方案中，在对第一呼吸音信号进行小波变换并去除高斯噪音获得第二呼吸音信号中，通过软阈值函数处理去除进行小波变换后的第一呼吸音信号内的高斯噪声。
具体的，通过小波变换和软阈值函数将第一呼吸音信号内的高斯噪音去除掉。
参见图1和图2所示，本实施例的可选方案中，呼吸音分析方法还包括将提取到的呼吸音特征信号与正常人的呼吸音数据库进行对比，判断提取到的呼吸音特征信是否为正常呼吸音或者异常呼吸音，以及是否存在附加音。
具体的，正常的呼吸音可以根据它们被听到或产生的位置进行分类。根据听诊位置的不同，不同类型的呼吸音有不同的特征，如持续时间、音调和声音质量。
1、肺泡呼吸音是柔和的，在大多数肺野进行听诊时都能听到，在整个吸气阶段都能听到。然而，由于声音的被动性质和来源，它们只能在早期呼气阶段才能听到。因此，肺泡呼吸音在吸气时比呼气时更长。与呼气阶段相比，吸气阶段的音高和强度也更高。肺泡呼吸音的音调很低，频率范围非常有限，通常在100－200赫兹左右之后能量会下降。这是由于胸壁对产生的声音起到了低通滤波器的作用。肺泡呼吸音的强度也随听诊部位的不同而不同。
2、正常的支气管音可以通过胸部的大气道听到，特别是在第二和第三肋间间隙附近。与肺泡呼吸音相比，支气管音更加中空和高音。在吸气和呼气两个阶段都能听到支气管的声音。与气泡声音不同，由于声音起源于较大的气道，呼气相的声音通常比吸气相的声音听得到的时间更长。呼气阶段的声音强度也比吸气阶段的声音强度高。在更高的频带内，支气管音比肺泡音包含更多的能量。听到的声音通常是高音、响亮和管状的。
3、支气管肺泡呼吸音通常在肩胛骨之间的后胸，以及在前胸的中央部分都能听到。声音的质量介于支气管音和水泡音之间。它们比支气管声音柔和。可以听到吸气和呼气阶段具有相似的持续时间。
具体的，利用基于压电薄膜传感器及无线蓝牙通信模块的非侵入式呼吸音监测系统，在社区按照楼栋号门牌号编号，随机抽取100户，每户1人，符合纳入排除标准。经知情同意后，于室内、安静、无干扰环境下，通过穿戴式设备，采集7个听诊区域(气管部，胸骨切迹上一个点；左右后胸部，距椎旁线5厘米，两侧肩胛角以下7厘米两个点；左右前胸部，第二肋间，锁骨中线，两个点；左右外胸部，腋窝，第四至第五肋间，两个点)的声音信号。利用本实施例提供的呼吸音分析方法提取特征参数。同时进行3名呼吸内科专业副高级职称及以上医师的肺部听诊，判定听诊结果，以保证数据库的准确度，标注正常呼吸音类型(支气管呼吸音、支气管肺泡呼吸音、肺泡呼吸音)。将临床诊断与肺声音分析所得特征参数对照学习并建模，从而建立不同生理状态下(性别、年龄、皮下脂肪厚度、体位等)健康人群肺声音数据库。
在进行使用本实施例提供的呼吸音分析方法对患者进行采集呼吸音时，控制处理模块300会将提取到的呼吸音特征信号与健康人群肺声音数据库的特征信号进行比对，从而标示出正常呼吸音、异常呼吸音或者附加音，以降低医务人员的工作量，便于医务人员进行准确判断。
正常呼吸音包括：气管呼吸音、支气管呼吸音、支气管肺泡呼吸音、肺泡呼吸音。
异常呼吸音包括：第一种是在不适当的位置听到支气管呼吸音，第二种是呼吸音强度降低，甚至消失。
附加音包括：连续性附加音(CAS)和不连续性附加音(DAS)两种类型。CAS持续时间超过250ms，根据音高，可以进一步分类为高音：哮鸣(Wheeze)、喘鸣(Stridor)；低音：鼾音(Rhonchi)。DAS持续时间短于25ms，主要指爆裂声(Crackle)。
参见图1和图2所示，本发明实施例提供了一种呼吸音分析系统，包括用于采集初始呼吸音信号的第一采集模块100、用于采集外部环境音信号的第二采集模块200、控制处理模块300、传输模块400和存储模块500；第一采集模块100和第二采集模块200两者均通过传输模块400与控制处理模块300无线连接；存储模块500与控制处理模块300电连接。
具体的，第一采集模块100采集到的初始呼吸音信号进过电荷放大和电压放大后通过传输模块400传输到控制处理模块300内，第二采集模块200采集到的外部环境音信号经过放大后通过传输模块400传输到控制处理模块300内，控制处理模块300根据外部环境音信号消除初始呼吸音信号内的外部环境噪音，然后通过小波变换和软阈值函数将高斯噪升去除掉。
其中，控制处理模块300可以通过传输模块400可以与医务人员的电脑连接，以使医务人员能够方便的观察到本实施例提供的呼吸音分析系统的分析结果。
其中，通过存储模块500对数据进行存储，以便以后医务人员查阅分析。
参见图1和图2所示，本实施例的可选方案中，第一采集模块100采用压电薄膜传感器；第二采集模块200采用驻极体电容传感器。
呼吸音信号是微弱且低信噪比的生理声音信号，采用压电薄膜传感器采集初始呼吸音信号，采用驻极体电容传感器采集外部环境音信号。其中，压电薄膜传感器用来采集呼吸音，它的响应频率范围宽，并且在其范围内响应平坦，压电薄膜传感器的声阻抗系数很低，压电薄膜传感器的声阻抗系数约等于水和肌肉的声阻抗系数，压电薄膜传感器与人体的贴合性也很好，人体感觉安全舒适。驻极体电容传感器用于采集外部环境音，驻极体电容传感器具有体积小、频率范围宽、高保真和成本低的特点。
参见图1和图2所示，本实施例的可选方案中，传输模块400采用蓝牙通信模块。
具体的，通过蓝牙通信模块将压电薄膜传感器和驻极体电容传感器采集的信号传输到控制处理模块300上进行分析。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种呼吸音分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取初始呼吸音信号；
获取外部环境音信号；
根据外部环境音信号对初始呼吸音信号进行降噪获得第一呼吸音信号；
对第一呼吸音信号进行小波变换并去除高斯噪音获得第二呼吸音信号；
通过人工智能对第二呼吸音信号提取呼吸音特征信号。
2.根据权利要求1所述的呼吸音分析方法，其特征在于，在获取初始呼吸音信号后，对初始呼吸音信号进行电荷放大，并进行电压放大和滤波处理。
3.根据权利要求2所述的呼吸音分析方法，其特征在于，电荷放大和电压放大的总增益在100－500之间。
4.根据权利要求3所述的呼吸音分析方法，其特征在于，滤波处理的滤波频率范围为0－100HZ和1000－∞HZ。
5.根据权利要求1所述的呼吸音分析方法，其特征在于，呼吸音提取特征为幅值平均值、呼吸音周期平均值以及单位时间内的次数。
6.根据权利要求1所述的呼吸音分析方法，其特征在于，在对第一呼吸音信号进行小波变换并去除高斯噪音获得第二呼吸音信号中，通过软阈值函数处理去除进行小波变换后的第一呼吸音信号内的高斯噪声。
7.根据权利要求1所述的呼吸音分析方法，其特征在于，还包括将提取到的呼吸音特征信号与正常人的呼吸音数据库进行对比，判断提取到的呼吸音特征信是否为正常呼吸音或者异常呼吸音，以及是否存在附加音。
8.一种呼吸音分析系统，其特征在于，包括：用于采集初始呼吸音信号的第一采集模块(100)、用于采集外部环境音信号的第二采集模块(200)、控制处理模块(300)、传输模块(400)和存储模块(500)；
所述第一采集模块(100)和所述第二采集模块(200)两者均通过所述传输模块(400)与所述控制处理模块(300)无线连接；
所述存储模块(500)与所述控制处理模块(300)电连接。
9.根据权利要求8所述的呼吸音分析系统，其特征在于，所述第一采集模块(100)采用压电薄膜传感器；
所述第二采集模块(200)采用驻极体电容传感器。
10.根据权利要求8所述的呼吸音分析系统，其特征在于，所述传输模块(400)采用蓝牙通信模块。
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