TWI771077B - 穿戴式身體音訊擷取裝置及相應監控系統 - Google Patents

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Abstract

一種穿戴式身體音訊擷取裝置，包括：用於收集身體的身體音訊之聲音感測裝置、用於收集身體的心電訊號之電感測裝置、由電源供電且耦合該聲音感測裝置以及該心電感測裝置之處理單元，對上述訊號進行數據預處理，以去除背景噪音。一外部計算電子裝置對饋入之預處理心電訊號和心音訊號進行數據分析和處理、並結合使用者的生理參數病史資料進行特徵提取，獲得特徵向量、以及將該特徵向量輸入篩查模型，得到一個評估值，將該評估值上傳至該雲端數據資料庫，擴充現有的訓練樣本對該篩查模型的參數進一步優化。

Description

穿戴式身體音訊擷取裝置及相應監控系統
本發明涉及一種經由行動裝置監控人體生理活動的裝置以及系統，特別是一種穿戴式身體音訊擷取裝置及相應監控系統。
聽診器是一種透過檢測聲音來診斷器官活動情況的儀器，電子聽診器是透過將聽頭置於被測生物體的相應部位採集心肺等器官活動的聲音，將這些聲音轉換為電訊號，經過放大後，直接由揚聲器發出聲音，以使醫生或相關人員根據相應的聲音訊號確定病因或病灶，做出正確診斷。
心跳週期中，心肌收縮、瓣膜啟閉、血液加速和減速對心血管的加壓和減壓作用以及行程的渦流等因素引起的機械震動，可以透過周圍組織傳遞到胸壁，將探測裝置放在胸壁某些區域，就可聽到聲音，稱為心音。心臟某些異常活動可以產生雜音或其他異常心音。因此，聽取心音或記錄心音圖(phonocardiogram,PCG)能夠有效彌補心臟聽診的不足。
心臟衰竭是全球盛行的公共健康問題，對整體醫療成本構成巨大負擔。近年來，隨著人們對於健康的關注增加，藉由從數小時到數個月之長時間紀錄分析生理資訊，監控日常生活中的身心狀態之健康管理方法開始普及。
就取得人們的生理資訊而言，其包含心跳率或R-R間隔、心電波形、步數、活動量、身體加速度等，藉由將這些生理資訊於日常生活中進行監控，可以有效運用於健康之改善、或是疾病的早期發現等。基於以上，本發明於是生焉。
微機電系統(MEMS)可應用於穿戴裝置，MEMS具備四大優勢成為穿戴裝置發展得以蒸蒸日上的重要因素，包含MEMS感測器小尺寸、低功耗、低成本與硬體整合與嵌入式功能等優點。拜MEMS元件技術的進步，使得各式感測器能夠輕鬆嵌入到手持式、裝置穿戴式裝置之中，使科技應用無所不在。
相較於傳統的聽診裝置，將MEMS感測器所具有的小尺寸、低功耗、低成本之特性與硬體整合所形成之具有嵌入式功能的電子式聽診裝置，可以提供該裝置小型化及可穿戴式的功能，其能結合物聯網以及雲端分析的特性，用於長時間紀錄分析生理資訊，監控日常生活中的身心狀態之健康管理，或者能夠檢測生命體徵，預測緊迫危急的健康風險。
基於上述，本發明至少提出能夠解決現有技術存在的缺失，提出一種穿戴式身體音訊擷取裝置，例如穿戴式聽診裝置及相應監控系統。
穿戴式身體音訊擷取裝置，例如穿戴式聽診裝置，包括：聲音感測裝置，用於收集身體音訊；心電感測裝置，用於收集身體的心電訊號；處理單元，由電源供電且耦合該聲音感測裝置以及該心電感測裝置，用於對收集到的該身體音訊以及該心電訊號進行數據預處理，以去除背景噪音；以及其中該聲音感測裝置係嵌入式微機電系統(MEMS)聲音感測器。
以一實施例而言，上述之微機電系統(MEMS)聲音感測器是基於微機電系統(MEMS)技術的電容式聲音感測裝置。
以一實施例而言，上述之電容式聲音感測裝置是透過其標稱電容值的變化來檢測聲壓。
以一實施例而言，上述之處理單元包括：濾波器，電性連接上述聲音感測裝置以及上述心電感測裝置，用於接收來自該聲音感測裝置的該身體 音訊及該心電訊號並對其進行濾波；訊號放大器，電性連接該濾波器，用於放大濾波後的該身體音訊及該心電訊號；類比數位轉換器，電性連接該濾波器，用於將濾波與放大後之該身體音訊及該心電訊號轉換為數位化身體音訊及數位化心電訊號；微處理器，電性連接該類比數位轉換器，用於接收該數位化身體音訊及該數位化心電訊號並對其進行運算處理以獲得去背景噪音且穩定的預處理心電訊號和預處理身體音訊；及其中該微處理器可以執行指令儲存單元將該預處理心電訊號和該預處理心音訊號儲存於與該微處理器電連接的儲存單元中，或是經由與該微處理器電連接的無線傳輸模組將上述訊號發送至外部行動裝置做進一步分析。
以一實施例而言，上述之外部行動裝置為智慧型手機。
一種穿戴式身體音訊擷取裝置的監控系統，包括：穿戴式身體音訊擷取裝置；外部計算電子裝置，通訊地耦合該穿戴式身體音訊擷取裝置，用於獲取上述預處理心電訊號和上述預處理身體音訊；以及雲端數據資料庫，通訊地耦合該外部計算電子裝置；其中，設置於該外部計算電子裝置中的處理器被配置為執行儲存於該外部計算電子裝置中的儲存單元之指令，該處理器執行的操作包括：對饋入之該預處理心電訊號和該預處理身體音訊進行數據分析和處理以獲得相應的身體音訊數據和心電數據；將該身體音訊數據和該心電數據結合使用者的生理參數病史資料進行特徵提取，獲得特徵向量；將該特徵向量輸入篩查模型，即可得到一個評估值，並給出相應的建議；篩查後的使用者可以將驗證結果上傳至該雲端數據資料庫，擴充現有的訓練樣本對該篩查模型的參數進一步優化。
以一實施例而言，上述之外部計算電子裝置為智慧型手機。
以一實施例而言，上述之外部計算電子裝置為雲端伺服器。
以一實施例而言，上述之篩查模型為根據比較病患與正常人之間的相關生理參數所建構的演算法。
以一實施例而言，上述之演算法為該外部計算電子裝置可執行的演算程式或應用程式。
100:系統架構
101:穿戴式身體音訊擷取裝置
103:行動裝置
105:雲端伺服器
107:雲端數據資料庫
121:ECG感測裝置
123:MEMS聲音感測裝置
125:微處理器
127:儲存單元
129:無線傳輸模組
129a:天線
133:訊號放大器
131:濾波器
135:類比數位轉換器(ADC)
137:電池組
139:電源管理單元
125a:處理單元
200:處理系統
201:處理器
203:無線收發裝置
205:影像擷取裝置
207:顯示器
209:鍵盤區
211:儲存單元
213:藍芽模組
215:近場通訊(NFC)模組
217:I/O裝置
401:預處理心電訊號
401a:預處理身體音訊
403、405、407、409、411、413、415:步驟
圖1顯示根據本發明所提出的系統架構。
圖2顯示根據本發明所提出的穿戴式聽診裝置的功能方塊圖。
圖3顯示根據本發明的一個實施例所提出之行動裝置的處理系統或作為雲端伺服器執行的計算系統上運行的處理系統的範例。
圖4顯示根據本發明的一個實施例所提出的心因性疾病篩查之流程圖。
此處本發明將針對發明具體實施例及其觀點加以詳細描述，此類描述為解釋本發明之結構或步驟流程，其係供以說明之用而非用以限制本發明之申請專利範圍。因此，除說明書中之具體實施例與較佳實施例外，本發明亦可廣泛施行於其他不同的實施例中。以下藉由特定的具體實施例說明本發明之實施方式，熟悉此技術之人士可藉由本說明書所揭示之內容輕易地瞭解本發明之功效性與其優點。且本發明亦可藉由其他具體實施例加以運用及實施，本說明書所闡述之各項細節亦可基於不同需求而應用，且在不悖離本發明之精神下進行各種不同的修飾或變更。
本發明提出一種結合MEMS感測器的穿戴式身體音訊擷取裝置，例如穿戴式聽診器，其結合嵌入式MEMS感測系統以及無線傳輸(例如，藍芽或Wi-Fi等無線傳輸方式)，作為隨身的身體音訊蒐集裝置，其可以與物聯網連結。蒐集到的個人心音、肺音、腹音、胎兒音、以及心電資訊或其他生理數據可以被傳輸及儲存於雲端伺服器。
圖1顯示實現上述裝置的系統架構100，其包括一穿戴式身體音訊擷取裝置101可通信地與行動裝置103，例如智慧型手機，連接。由穿戴式聽診裝置(亦即，穿戴式身體音訊擷取裝置)101所蒐集到的數據，例如個人心音、肺音、腹音、胎兒音、心電資訊或其他生理數據，可以透過無線傳輸由行動裝置103接收並經由網路上傳至雲端伺服器105，在雲端伺服器中，數據將被儲存至雲端數據資料庫107中。上述系統還包括安裝在行動裝置103上的應用程式，該應用程式包括在穿戴式聽診裝置101、行動裝置103和雲端伺服器105之間接收和發送數據的指令。上述應用程式可基於Android、Windows 10或iOS平台，其還可以將訊號上傳到雲端伺服器105以進行儲存和/或運算處理。
上述系統架構100能夠透過行動裝置103連續監控心臟的電和機械活動，在雲端伺服器105中儲存數據，以及在行動裝置103或/雲端伺服器105上執行可執行的演算程式用於例如，執行檢測心臟異常的演算法、對ECG訊號特徵的提取。
上述穿戴式身體音訊擷取裝置101為一種具有嵌入式MEMS系統的穿戴式聽診器，其功能方塊圖如圖2所示。該穿戴式身體音訊擷取裝置101能夠分別透過複數個心電(ECG)感測裝置121和MEMS聲音感測裝置123從人體獲得心電訊號和身體音訊，並且可以被構造為用於監控生理數據和遠端診斷的聽診裝置。以一實施例而言，MEMS聲音感測裝置123可以是基於MEMS技術的電容式的聲音感測裝置透過其標稱電容值的變化來檢測聲壓(身體音訊)。以一實施例而言，上述ECG感測裝置由三個電極(正、負及接地)的三導聯心電導線來探測心電(ECG)訊號。該穿戴式身體音訊擷取裝置101可以接收和發送數據，執行軟體應用，其包括微處理器、儲存單元、無線傳輸模組。上述之ECG感測裝置121和MEMS聲音感測裝置123可以分別或同時植入到本發明之穿戴式聽診裝置(穿戴式身體音訊擷取裝置)101。
微處理器125可以是微控制器、數位訊號處理器(DSP)、應用專用積體電路(ASIC)、可程式邏輯電路或執行指令以根據本發明執行處理運算的 其他數位數據處理裝置。微處理器125可以執行儲存於儲存單元的各種應用程式。
儲存單元127可以包括唯讀記憶體(ROM)、隨機存取記憶體(RAM)、電可抹除可程式ROM(EEPROM)、快閃記憶體或一般用於電腦的任何記憶體。
無線傳輸模組129連接至天線129a，天線129a被構造為透過無線通訊通道發送輸出數據和接收輸入數據。無線電信通道可以為數位無線電信通道，例如WiFi、Bluetooth、RFID、NFC、3G/4G/5G或任何其他未來的無線通訊接口。
上述透過複數個ECG電極121和MEMS聲音感測裝置123從人體獲得心電訊號和身體音訊經由濾波器131過濾雜訊再由訊號放大器133放大訊號。經濾波和放大後的心電訊號和身體音訊透過一類比數位轉換器(ADC)135，將類比訊號轉為數位訊號然後由微處理器125進行運算處理以獲得去背景噪音(de-noising)且穩定的心電訊號和身體音訊。微處理器125可以透過指令或程式將上述去背景噪音(de-noising)且穩定的心電訊號和身體音訊儲存於儲存單元中，或是經由無線傳輸模組129發送上述訊號至行動裝置，例如智慧型手機做進一步分析。
電池組137則為穿戴式身體音訊擷取裝置101提供電力，並可以配合電源管理單元139優化電力運用。
上述之訊號放大器133、濾波器131、類比數位轉換器135以及微處理器125可以整合為一積體電路(integrated circuit,IC)作為穿戴式聽診裝置101的處理單元125a。
圖3顯示行動裝置103的處理系統200或作為雲端伺服器105執行的計算系統上運行的處理系統200的範例。具體而言，處理系統200表示 行動裝置101中的處理系統或是作為雲端伺服器105(圖1)執行的計算系統，上述雲端伺服器105(或是行動裝置)執行指令以進行根據本發明實施例進行的運算處理，例如以先前所描述的執行檢測心臟異常的演算法、對ECG訊號特徵的提取。本領域技術人員應當理解到，在不脫離本發明的精神下，上述指令可以作為硬體、軟體或韌體來存儲和/或執行。此外，本領域技術人員應當理解到，每個處理系統的確切配置可以不同，圖3所示的處理系統200僅作為範例。
處理系統200包括處理器201、無線收發裝置203、影像擷取裝置205、顯示器207、鍵盤區209、儲存單元211、藍芽模組213、近場通訊(NFC)模組215和I/O裝置217。
無線收發裝置203、影像擷取裝置205、顯示器207、鍵盤區209、儲存單元211、藍芽模組213、近場通訊(NFC)模組215、I/O裝置217和任何數量的其他周邊裝置連接至微處理器201，以與處理器201交換數據，用於處理器執行的應用程式中。
無線收發裝置203連接至天線，其被構造為透過無線電信通道發送輸出語音和數據訊號以及接收語音和數據訊號。以一實施例而言，無線電信通道可以為數位無線電信通道，例如WiFi、Bluetooth、RFID、NFC、3G/4G/5G或任何其他未來的無線通訊接口。
影像擷取裝置205是能夠捕獲靜止和/或運動影像的任何裝置，例如互補金屬氧化物半導體(CMOS)或電荷耦合感測器型相機。顯示器207從處理器201接收顯示數據並在螢幕上顯示影像以供使用者觀看。顯示器207可以是液晶螢幕顯示器(LCD)或有機發光二極體(OLED)顯示器。鍵盤區209接收輸入使用者輸入並將輸入發送到處理器201。於一實施例中，顯示器207可以是用作鍵盤區209以接收使用者輸入的觸控敏感表面。
儲存單元211是向處理器201發送和從處理器201接收數據並將數據儲存的裝置。儲存單元211可以包括非揮發性記憶體，例如唯讀記憶體 (ROM)，其儲存所需的指令和數據以操作處理系統的個別子系統並於啟動時引導系統。本領域技術人員應當理解到，可以使用任意數量的記憶體來執行該功能。儲存單元211還可以包括揮發性記憶體，例如隨機存取記憶體(RAM)，其儲存處理器201執行用於運算處理(諸如提供根據本發明的系統所需的運算處理)的軟體指令所需的指令和數據。本領域技術人員應當理解到，任何類型的記憶體都可作為揮發性記憶體，並且所使用的切確類型留給本領域技術人員作為設計選擇。
藍芽模組213是允許處理系統200基於藍芽技術標準與諸如穿戴式聽診裝置101的類似裝置建立通訊的的模組。近場通訊(NFC)模組，允許穿戴式聽診裝置101與另一類似的裝置透過兩者靠在一起或接近來建立無線通訊的模組。
可連接到處理器201的其他周邊裝置包括全球定位系統(GPS)和其他定位收發器。
處理器201為處理器、微處理器或處理器和微處理器的任何組合，其執行根據本發明的執行處理運算指令。處理器201能夠執行儲存在儲存單元中的各種應用程式。這些應用程式可以經由具有觸控螢幕的顯示器207或直接由鍵盤區209接收使用者的輸入。儲存在儲存單元211中的一些可由處理器201執行的應用程式可以是由UNIX、Android、iOS、Windows、Blackberry或其他平台所開發的應用程式。
由於身體音訊，例如心音能有效地反映心臟，尤其是瓣膜活動、血液流動狀況，例如，房室瓣的關閉是產生第一心音的主要因素，半月瓣關閉時產生第二心音的主要成分。許多心血管疾病，尤其是瓣膜類疾病，心音都是重要的診斷信息，因此在臨床上應用非常廣泛。
心音分段是建立心因性疾病篩查決策系統的基礎和前提，其目的是定位心音的主要成分(第一心音S1、收縮期、第二心音S2及舒張期)，為特徵 提取與模式辨別提供定位基準。可以說，分段的準確與否，直接影響到決策系統的成敗。心電訊號可以作為心音分段之參考訊號，心電訊號的R波與心音訊號的S1、S2在時間上存在匹配關係。
如圖2所示的穿戴式身體音訊擷取裝置101，透過複數個ECG感測電極121和MEMS聲音感測裝置123從使用者獲得其心臟的心電訊號和身體音訊(包括心音訊號)。
根據一個實施例，複數個ECG感測電極121和MEMS聲音感測裝置123的輸出端經由訊號放大器、濾波器和類比數位轉換器的處理，將已經去背景噪音及數位化之心電訊號和身體音訊儲存於穿戴式聽診裝置101的儲存單元中。
以一實施例而言，由穿戴式身體音訊擷取裝置101的儲存單元中所儲存的數位化之心電訊號和身體音訊可以經由無線傳輸方式將其發送至行動裝置103的處理系統200或作為雲端伺服器105執行的計算系統上運行的處理系統200進行保存和進一步處理、分析。
以一實施例而言，心因性疾病篩查之流程如圖4所示，處理系統200(參考圖3)之處理器(可以是行動裝置，例如智慧型手機/或是雲端伺服器等外部計算電子裝置的設置的處理器)被配置為執行儲存於該外部計算電子裝置中的儲存單元之指令，處理器執行的操作包括：對饋入之已去背景噪音的預處理心電訊號401a和身體音訊401進行數據分析和處理，以獲得相應的身體音訊數據和心電數據(步驟403)；將身體音訊數據中的心音數據和心電數據結合使用者生理參數病史資料進行特徵提取(步驟405)，獲得特徵向量(步驟407)；將上述特徵向量輸入篩查模型(步驟409)，即可得到一個評估值(判定結果，步驟411)，並給出相應的建議；篩查後的使用者可以將驗證結果上傳至一遠端數據資料庫(步驟413)，擴充現有的訓練樣本(機器學習，步驟415)對篩查模型的參數進一步優化。
以一實施例而言，上述篩查模型為根據比較病患與正常人之間的 相關生理參數所建構的演算法。
以一實施例而言，上述之演算法為該外部計算電子裝置可執行的演算程式或應用程式。
以一實施例而言，該外部計算電子裝置可以是行動裝置(例如，智慧型手機)或是雲端伺服器。
在另一實施例中，上述之穿戴式心電裝置，包括：心電感測裝置，用於收集身體的心電訊號；處理單元，由電源供電且耦合心電感測裝置，用於對收集心電訊號進行數據預處理，以去除背景噪音；以及傳輸模組，將所得之訊號傳到車載身分辨識系統，以利於防止未經授權侵入或使用。
以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述實施例對本發明及其效益進行詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的進行修改，或者對其中部分技術特徵進行等同替換；而這些修改或替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明權利要求的範圍。
101:穿戴式身體音訊擷取裝置
121:ECG感測裝置
123:MEMS聲音感測裝置
125:微處理器
127:儲存單元
129:無線傳輸模組
129a:天線
133:訊號放大器
131:濾波器
135:類比數位轉換器(ADC)
137:電池組
139:電源管理單元
125a:處理單元

Claims (6)

  1. 一種穿戴式身體音訊擷取裝置的監控系統，包括：由聲音感測裝置、心電感測裝置以及處理單元組成的該穿戴式身體音訊擷取裝置，其中，該聲音感測裝置用於收集身體的身體音訊；該心電感測裝置用於收集身體的心電訊號；以及該處理單元，由電源供電且電性地耦合該聲音感測裝置以及該心電感測裝置，用於對收集到的該身體音訊以及該心電訊號進行數據預處理，以獲得去背景噪音且穩定的預處理心電訊號和預處理身體音訊；其中，該聲音感測裝置係嵌入式微機電系統(MEMS)聲音感測器；外部計算電子裝置，通訊地耦合該穿戴式身體音訊擷取裝置，用於獲取上述預處理心電訊號和上述預處理身體音訊；以及雲端數據資料庫，通訊地耦合該外部計算電子裝置，其中，設置於該外部計算電子裝置中的處理器被配置為執行儲存於該外部計算電子裝置中的儲存單元之指令，該處理器執行的操作包括：對饋入之該預處理心電訊號和該預處理身體音訊進行數據分析和處理以獲得相應的身體音訊數據和心電數據；將該身體音訊數據中的心音數據和該心電數據結合使用者的生理參數病史資料進行特徵提取，獲得特徵向量；將該特徵向量輸入篩查模型，即可得到一個評估值；將該評估值上傳至該雲端數據資料庫，擴充現有的訓練樣本對該篩查模型的參數進一步優化。
  2. 如請求項1所述的監控系統，其中上述之外部計算電子裝置為智慧型手機或雲端伺服器。
  3. 如請求項1所述的監控系統，其中上述之篩查模型為根據比較病患與正常人之間的相關生理參數所建構的演算法。
  4. 如請求項1所述的監控系統，其中上述之微機電系統(MEMS)聲音感測器是基於微機電系統(MEMS)技術的電容式聲音感測裝置。
  5. 如請求項4所述的監控系統，其中上述之電容式聲音感測裝置是透過其標稱電容值的變化來檢測聲壓。
  6. 如請求項1所述的監控系統，其中上述之處理單元包括：濾波器，電性連接上述聲音感測裝置及上述心電感測裝置，用於接收來自該聲音感測裝置的該身體音訊及該心電訊號並對其進行濾波；訊號放大器，電性連接該濾波器，用於放大濾波後的該身體音訊及該心電訊號；類比數位轉換器，電性連接該訊號放大器，用於將濾波與放大後之該身體音訊及該心電訊號轉換為數位化身體音訊及數位化心電訊號；微處理器，電性連接該類比數位轉換器，用於接收該數位化身體音訊及該數位化心電訊號並對其進行運算處理以獲得去背景噪音且穩定的該預處理心電訊號和該預處理身體音訊；及其中該微處理器可以執行指令將該預處理心電訊號和該預處理身體音訊儲存於與該微處理器電連接的儲存單元中，或是經由與該微處理器電連接的無線傳輸模組將上述訊號發送至該外部計算電子裝置做進一步分析。
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