智能電子聽診系統

廣東工業大學

黃梓欣，蔡健蘋，朱 璟，韓曉嵐

1 作品介紹

智能電子聽診系統分為家用版與醫用版。

醫用版聽診器由聽診器和智音APP組成，如圖1所示。醫生使用藍牙耳機連接聽診器后，聽診器顯示屏將輸出患者心率等體征數據。醫生也可配合智音APP使用聽診器，以實現心肺音高度分離聽診、異地醫院間的遠程會診等。本產品的數字化聽診方式可滿足無接觸式聽診、在線聽診、遠程聽診等要求。本產品憑借其無接觸式聽診方式及心肺音高精度分離，在疫情期間，已經為國內外十余家醫院提供了服務。

圖1 醫用版電子智能聽診系統

家用版聽診器需配合智音APP和智音云平臺使用，如圖2所示。采集篩選的心肺音均可在智音APP上長期記錄與聽取。系統根據采集的心肺音信號為用戶提供健康建議報告。系統可應用于早期發現心血管疾病的征兆，發現嬰幼兒呼吸道感染，以及長期的心肺音疾病監測。家庭用戶的心肺音采集完畢后，可直接在APP向醫生問診或前往在線醫療平臺問診，醫生通過聽診器對采集的心肺音進行高效降噪，分離出心音及肺音，最終得到精準的問診數據，得出有針對性的醫療方案。

圖2 家用版電子智能聽診系統

2 技術原理說明

2.1 數字感知與噪聲抑制

心肺音信號微弱是心肺音采集的難題，本產品通過自研的基于自由曲面的聲學共鳴腔設計減少共鳴腔體積，提高心肺音傳導增益。為避免外界環境噪聲影響醫生做出準確判斷，本產品通過前置模擬音頻處理電路，實現快速環境噪音衰減濾波，降低微弱聽診信號的量化誤差。利用心肺音信號的準周期特性，借助卷積非負矩陣分解方法（NMF），在時頻域將心肺音和環境噪聲分離，提高心肺音信噪比，抑制外部環境噪聲。

2.2 心肺音分離

一般心音的頻率范圍為10～320 Hz，肺音的頻率范圍為60～600 Hz。由于心音和肺音在時域和頻域內都有重疊，導致難以通過傳統的帶通濾波器有效分離。為解決兩者在線性時頻域混疊的問題，文中提出了一種基于正則化NMF的心肺音分離方法。該方法對采集的心肺音混合信號進行處理，獲得心肺音混合信號的時頻譜；對時頻譜中20～100 Hz部分取列平均，得到心音的幅模時序模板；根據心音的幅模時序模板構造心音時序結構正則項，對時頻譜進行非負矩陣分解，抽取心音信號時頻譜的估計和肺音信號時頻譜的估計；心音信號時頻譜的估計和肺音信號時頻譜的估計重構出心音和肺音的時域信號。

3 作品創新點

系統可實現聲音采集的高保真效果，降噪率高達82%，有效提高了聽診準確率及聽診效率。開發了家用版智能電子聽診系統，基于智音云平臺和醫療數據庫檢測異常心肺音，生成健康建議，并提供遠程醫生聽診及線上問診服務。

4 應用市場前景分析

無接觸式聽診有效保護了醫患雙方的健康。相對于國內外電子聽診器采用的帶通濾波器、小波去噪等方法，本產品以卷積非負矩陣分解法和前置模擬音頻處理電路抑制噪聲，在提高心肺音增益的同時降低微弱信號的量化誤差，實現高精度降噪。同時，本產品提出了一種盲分離技術，可實現心肺音快速有效分離，提供更準確的病理指標及更可靠的聽診依據，為遠程醫療平臺提供數據接口。目前，占我國市場份額較大的智能聽診器所面向的人群、地區較為單一，輻射范圍有限，且功能及檢測精確度不及本項目產品。設計的產品將分時期、分重點逐步覆蓋醫院、偏遠地區基層醫療衛生站、家庭用戶、養老機構及幼兒園等，價廉質優，具有廣闊的應用前景。