便攜式四通道肺音采集系統設計*

萇飛霸，尹　軍，何慶華，畢玉田，劉　濤，田逢春（.第三軍醫大學大坪醫院野戰外科研究所醫學工程科，重慶40004；.第三軍醫大學大坪醫院野戰外科研究所創傷燒傷復合傷國家重點實驗室，重慶40004；.重慶大學通信學院，重慶400044）

便攜式四通道肺音采集系統設計*

萇飛霸1，尹軍1，何慶華2，畢玉田2，劉濤3，田逢春3
（1.第三軍醫大學大坪醫院野戰外科研究所醫學工程科，重慶400042；2.第三軍醫大學大坪醫院野戰外科研究所創傷燒傷復合傷國家重點實驗室，重慶400042；3.重慶大學通信學院，重慶400044）

首先完成對肺音信號的放大、濾波等預處理；然后對預處理的肺音信號進行外部A/D采樣，并將采集肺音信號保存為.WAV音頻文件存儲于SD卡中；利用短時傅立葉變換完成了對肺音信號的時頻域分析。通過該系統可以準確地檢測到病人的肺音信號，并且利用立體聲耳機可以實現對病人的同步聽診。關鍵詞：便攜式；肺音采集；短時傅立葉變換；時頻域分析

0　引言

肺音是反映肺部生理和病理特性的一項重要指標，肺音信號分析、識別技術即借助計算機與數字信號處理技術綜合患者的肺音醫學信息，研究肺音與肺部疾病的內在聯系，通過肺音信號的異常來檢測病人肺部器官的器質和功能性病變［1～3］。肺音信息可以對肺部急性病診斷提供重要依據。所以，肺音信號分析、識別在臨床上具有重要的研究價值。

傳統的聽診器等檢測工具具有分辨率低、頻率響應范圍窄，同時受到醫生區分不同的肺音模式的經驗和能力等影響，且無法定量測量造成不易記錄、存儲，更不可以對肺音進行縱向和橫向客觀比較，長期監測肺音與其他生理信號的相關性也很困難。數字化肺音采集與分析識別方法克服了許多簡單聽診器的局限性，不但可以量化肺音的變化，而且測量結果可以永久記錄和實時圖形表示，以此幫助醫生診斷和管理患者的胸部疾病，所以，近年來關于肺音數字化采集與分析研究明顯增加［4，5］。但是，目前對于肺音分析應用于臨床還缺乏實踐指導，所以，數字化肺音分析技術有著重要的臨床研究意義［6，7］。

本文設計一種便攜式四通道肺音系統，該系統的功能較為豐富，數據存儲量大，使用方便。

1　肺音采集系統總體設計

系統包括肺音信號處理模塊、A/D采樣模塊及電源管理模塊與數據存儲模塊等，其總體設計框圖如圖1所示。該系統包括四路肺音信號采集，其中，聲電轉換傳感器采用的是駐極體電容式傳聲器，經傳感器采集的肺音信號送入肺音信號處理模塊進行放大、濾波等處理。且該系統通過液晶和按鍵模塊進行交互，實現肺音信號的實時采集、存儲，并可利用立體聲耳機同步聽診功能。

圖1　肺音采集系統總體設計框圖Fig 1　Overall design block diagram of lung sound acquisition system

肺音信號處理模塊主要是完成對聲電轉換傳感器采集的肺音信號進行放大濾波預處理；經過肺音信號處理模塊處理的肺音信號可以直接驅動耳機，或者由微處理器STM32控制外部A/D采樣芯片對預處理的肺音信號進行A/D采樣并將采樣的數字肺音信號保存為.WAV音頻文件存儲于SD卡中。同時微處理器控制和協調整個系統的工作。本系統擬可采用USB接口直接供電或者18650充電鋰電池供電，鋰電充電電路基于TP4054電源管理芯片設計。兩塊TPS73733芯片可提供兩路3.3V直流電壓，分別供系統的數字和模擬電路部分使用。

2　肺音采集系統各個模塊設計

2.1肺音信號處理模塊

由于肺音信號疊加著心音、肌肉及皮膚噪聲等干擾信號，而在各種干擾信號中，心音的干擾對肺音的采集系統影響較大，因此，如何去除心音信號的干擾是肺音信號處理模塊設計考慮的重點［8～12］。所以，信號處理電路主要功能是對聽診器輸入微弱的肺音信號進行濾波、放大。本文系統由于需要四路肺音信號同時采集，故設計了四路結構完全相同信號處理電路。以其中第一通道為例進行介紹，如圖2所示，肺音處理電路采用的核心部件為OPA1664低噪聲運放，結構上可以分為二階有源高通濾波電路、二階有源低通濾波電路、差分信號產生及放大電路等三個部分。

首先由于肺音信號是微弱的信號，通過胸壁無創地提取較困難，而本文設計采用的是靈敏度高、抗干擾能力強的駐極體電容式聲電轉換傳感器，其中，P1為聲電轉換傳感器接口，首先傳感器將肺音信號轉換為一微弱的電壓信號并通過上拉電阻器R150將微弱電壓信號進行電壓抬升。

然后為了濾除心音等低頻信號的干擾，系統利用運放U31C構成二階有源高通濾波器。該二階有源高通濾波器的截止頻率為式（1）所示

式中R151=R152=R153=R154，C150=C151，fH為截止頻率。同時為了減小系統噪聲影響，該二階高通濾波的放大倍數不宜過大。

同時為了濾除系統的高頻信號干擾，經高通電路輸出的信號進入由運放U31D構成的二階有源低通濾波器。該二階有源低通濾波器的截止頻率為式（2）所示

式中R160=R161，C154=C155，fL為截止頻率。系統中高通濾波器與低通濾波器級聯構成了頻率較寬的帶通濾波器，濾除了各種高低頻率的干擾信號，保證有效的肺音信號通過。

為了保證進入AD采樣量程不失真，所以，利用運放U31D用于組成同相比例放大電路對肺音采集系統采集的肺音信號進行放大。同時為了得到一組差分肺音信號，利用運放U31B構成放大倍數為-1反向比例運算電路輸出一組差分信號，即IN1+，IN1-。

2.2肺音信號A/D模塊

采用片外A/D采樣，模塊ADS8344芯片，ADS8344是帶有SPI串行接口的8通道16bitA/D轉換器，且在A/D采樣時其功耗低，同時SPI串行接口通信方式可為制作低成本遠程數據采集系統提供方便。其具體電路如圖3所示。

為減小進入ADC的噪聲，本設計中采取了差分取樣的方式，即經過肺音信號處理模塊得到的差分信號IN1+、IN1-對應于ADC1+，ADC1-分別進行A/D采樣。所以，每一路模擬信號占用2個ADC通道，則8通道可實現4路肺音信號的采集。LM4040A30為高精度電壓基準源，可為ADS8344的工作提供穩定的 VREF。其中，引腳 DOUT，DIN，CS和DCLK與微處理器器STM32F103Z的SPI1接口相連進行通信，將采集的肺音信號傳至處理器STM32F103Z進行分析處理。

3　肺音信號時頻域分析

將采集的肺音信號保存為.WAV格式文件，通過Matlab數據采集箱中提供的語音信號分析的函數命令wavread 和plot（）函數即可顯示肺音信號的時域波形如圖4所示。

單純的時域分析不能充分反映肺音信號的特征，所以，需要對肺音信號進行頻譜分析。由于傳統傅立葉變換適用于平穩的連續信號，所以，只能得到肺音信號整個時間段的頻率分布特征，而肺音信號由多頻率成分構成并呈現明顯的周期性波動，所以，對于分析斷續性異常肺音存在不足，不能對肺音進行動態分析。短時傅立葉變換克服了傳統傅立葉變換對肺音信號需要整個時間段的頻率分布特征的缺點，且降低了對肺音信號的平穩性要求，所以，短時傅立葉變換可以對肺音信號進行動態的時頻域研究，短時傅立葉變換肺音信號時頻譜圖如圖5所示。

圖2　肺音信號處理電路Fig 2　Processing circuit of lung sound signal

圖3　肺音信號A/D電路Fig 3　A/D circuit of lung sound signal

圖4　肺音信號時域波形圖Fig 4　Time domain waveform of lung sound signal

圖5　肺音信號時頻譜圖Fig 5　Time and frequency domain waveform of lung sound signal

肺音信號時頻譜圖反映肺音信號能量空間分布，肺音信號的能量空間分布的改變意味著肺音信號的特征發生改變，所以，信號各頻率成分能量的不同可以體現不同被測肺音信號的特征，利用短時傅立葉變換提取肺音信號變化的特征，從而可以判斷肺音是否正常及可以得到肺音疾病分類結果［13，14］。

4　結論

本文設計的便攜式四通道肺音采集系統可以實時連續地檢測到被檢測者的肺音信號。采集的肺音信息可以通過耳機接口實時播放，或通過存儲于SD卡的肺音信息上傳到PC終端顯示、處理及存檔等。同時，設計的系統經過測試可以最大限度地降低系統功耗，硬件體積也最大限度地降低，可以滿足較好的便攜性和移動性。

［1］Sestini P，Renzoni E，Rossi M，et al.Multimedia presentation of lung sounds as a learning aid for medical students［J］.European Respiratory Journal，1995，8（5）：783-788.

［2］Murphy R.Computerized multichannel lung sound analysis.Development of acoustic instruments for diagnosis and management of medical conditions［J］.IEEE Engineering in Medicine&Biology Magazine，2007，26（1）：16-19.

［3］Noman Qaid Abdullah，Naggar A L.Development of computerized recording channel of lung sound［J］.Journal of Medical and Bioengineering（JOMB），2012，1（1）：52-55.

［4］Kandaswamy A，Kumar C S，Ramanathan R P，et al.Neural classification of lung sounds using wavelet coefficients［J］.Computers in Biology&Medicine，2004，34（6）：523-537.

［5］Spieth P M，Zhang H.Analyzing lung crackle sounds：Stethoscopes and beyond［J］.European Journal of Intensive Care Medicine，2011，37（8）：1238-1239.

［6］Pasterkamp H，Kraman S S，Wodicka G R.Respiratory sounds：Advances beyond the stethoscope［J］.American Journal of Respiratory&Critical Care Medicine，1997，156（3）：974-987.

［7］何慶華，洪新，田逢春，等.多通道肺音采集系統設計［J］.中國醫學物理學雜志，2014，31（6）：5301-5304.

［8］萇飛霸，尹軍，張和華，等.一種基于智能終端的人體心電信號監護系統設計［J］.傳感技術學報，2014（3）：289-292.

［9］吳寶明，王普領，龐宇，等.一種戰場士兵多生命體征監測頭帶設計［J］.傳感器與微系統，2015，34（2）：109-112.

［10］吳寶明，劉沛，龐宇，等.基于穿戴式監測和北斗技術的傷員快速搜救儀［J］.傳感器與微系統，2015，32（6）：105-108.

［11］Sathesh K，Muniraj N J R.Real time heart and lung sound separation using adaptive line enhancer with NLMS［J］.Journal of Theoretical&Applied Information Technology，2014，65（2）：559-564.

［12］趙治棟，唐向宏，趙知勁，等.基于Hilbert-Huang Transform的心音信號譜分析［J］.傳感技術學報，2005，18（1）：18-22.

［13］何慶華，洪新，畢玉田，等.間質性肺炎患者肺音的小波分析［J］.中國醫學物理學雜志，2014，31（3）：4924-4928.

［14］Inan Guler，Polat H，Ergun U.Combining neural network and genetic algorithm for prediction of lung sounds［J］.Journal of Medical Systems，2005，29（3）：217-231.

何慶華，通訊作者，E—mail：1013094081@qq.com。

Design of portable four-channel lung sound acquisition system*

CHANG Fei-ba1，YIN Jun1，HE Qing-hua2，BI Yu-tian2，LIU Tao3，TIAN Feng-chun3
（1.Department of Medical Engineering，Institute of Surgery Research，Daping Hospital，The Third Military Medical University，Chongqing 400042，China；2.State Key Laboratory of Trauma，Burns and Combined Injury，Daping Hospital，Surgery Institute of the Third Military Medical University，Chongqing 400042，China；3.College of Communication Engineering，Chongqing University，Chongqing 400044，China）

Firstly，system complete preprocessing including amplification，filtering，etc.of lung sound signal，external A/D sampling is carried out on preprocessed lung sound signal，and the acquired lung sound signals are saved as.WAV audio file stored in SD card，and using short time Fourier transform（STFT）to complete the timefrequency domain analysis on lung sound signals.Through the system，patient's lung sound signals can be accurately detected，and using stereo headphones，synchronous auscultation of patient can be realized.

portable；lung sound acquisition；short time Fourier transform（STFT）；time-frequency domain analysis

R318.6

A

1000—9787（2016）06—0096—03

10.13873/J.1000—9787（2016）06—0096—03

2015—09—24

重慶市科委國際科技合作項目（CSTC2012GG—GJHZ0023）

萇飛霸（1985-），男，安徽宿州人，碩士，主要研究方向為生物醫學信號檢測、傳輸及信息編碼技術。