一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法技术

本发明专利技术公开了一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法，涉及听诊器消音处理技术领域。本发明专利技术包括对x中第K个干扰时间区间上的数据xK进行经验模态分解得到MK个本征模函数分量：

A Method of Automatic Elimination of Friction Sound Interference in Electronic Stethoscope

The invention discloses an automatic method for eliminating frictional sound interference of an electronic stethoscope, which relates to the technical field of stethoscope silencing processing. The present invention includes empirical mode decomposition of data xK in the K interference time interval of X to obtain MK eigenmode function components:

【技术实现步骤摘要】
一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法
本专利技术属于听诊器消音处理
，特别是涉及一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法。
技术介绍
听诊，使得内科医生可以以一种简单易行的方式第一时间了解患者的病情。传统的听诊技术往往受到就诊地点、医技水平等因素的制约，而随着物联网(IoT)技术的蓬勃发展，各种类型的电子听诊器不断出现，使得病人的心肺音数据的实时监控、自动转录、云端诊疗与智能诊断成为可能，而电子听诊器研究过程中呈现的一系列问题也备受关注。电子听诊器通过听诊头上的换能器将微弱的心音、肺音等生理声信号转化为电信号，在实际应用中，如听诊位置的切换与调整过程中，对听诊头的移动有可能导致听诊头与衣物的摩擦声被电子听诊器所记录(比如同时无意中对听诊头施加以较大外力时)，从而干扰了正常的听诊信号：如儿科诊室由于幼儿患者的配合程度低，在开展听诊过程中可能会出现摩擦音的干扰；又如在患者自主使用电子听诊器并将听诊数据云端上传的过程中，由于操作不当也可能导致出现摩擦音的干扰。摩擦音干扰的出现，一方面使得医师的电子听诊器使用体验变差，干扰了他们的诊断结果；另一方面引入人工智能进行自动听诊时，由于摩擦音干扰导致的信号质量下降会影响后续心音定位、心肺音自动诊断的效果。对于旨在集成高精度的胎儿实时监测、心/肺功能智能评估、心/肺疾病自动诊断等功能的电子听诊器来说，能够自动定位并消除听诊信号中的摩擦音干扰，是这些人工智能功能得以实现的重要前提之一。然而，虽然电子听诊器信号可能受摩擦音干扰是电子听诊器亟待解决的问题，但目前只有很少量公开发表的文献或者专利单从硬件设计的角度来考虑该问题，而没有从后端信号处理的角度解决该问题。而在实际中，电子听诊器的硬件设计终归摆脱不了听诊头通过与人体接触将振动波转化为电信号的原理，因此硬件的改善也许能一定程度上削弱摩擦音干扰，但是不能完全杜绝摩擦音被听诊器所接收，因此目前急需从信号处理的角度来消除摩擦音干扰的方法。目前从信号处理的角度，已有的与电子听诊器相关的专利的关注点包括：信号预处理(包括降噪、心音定位、心肺音分离等)和信号智能分析(胎心监测、基于心音的心脏疾病智能诊断、基于肺音的呼吸道疾病智能诊断)等等，但尚无专利针对信号可能受摩擦音干扰的问题提出摩擦音干扰的自动消除信号处理方案。专利技术专利“能避免听诊时杂音干扰的接触式电子听诊器”(申请号CN200510063183.2)中提出了一种据称能避免听诊时杂音干扰的接触式电子听诊器,其听诊头上的接触式麦克风的外侧设有弹性体,当听诊头中的接触式麦克风在未达一定压力时,与人体保持一定距离,可避免当听诊头在身体或衣物表面移动时,相互接触收到刺耳及无关人体信息的摩擦杂音。该专利未解决的问题包括：(1)当麦克风与人体非接触时，接收到的听诊信号较为微弱，可能影响某些情况下的信号质量；(2)当听诊头中的接触式麦克风达一定压力时仍可与人体接触，此时仍可能产生摩擦音干扰。技术专利“一种用于电子听诊器的降低摩擦噪音装置”(申请号CN201721387654.X)中提出了一种用于电子听诊器的降低摩擦噪音装置，其传感器与固定仓内壁紧密贴合,用于固定和支撑传感器,固定仓底面和固定仓外壁不与任何其他壳体或元器件接触,最大限度地减少摩擦噪音的传导路径，在一定程度上降低听诊器壳体与医生或患者皮肤、衣物之间的摩擦噪音。该专利仍然是从硬件布局的角度来考虑降低摩擦音干扰，而这种方式只能一定程度上改善听诊信号抗摩擦音干扰的性能，后端在某些情况下仍然可能接收到摩擦音干扰信号。现有技术只是从硬件设计的角度来考虑摩擦音干扰消除问题，而没有从后端信号处理的角度解决该问题。由于听诊原理的限制，硬件设计带来的改善是很有限的，需要从信号处理的角度来设计摩擦音干扰自动消除方法。在这方面目前缺失的工作包括：1、目前尚无摩擦音干扰区域的自动识别与定位方法：事实上电子听诊器中即便只有该环节，在后面的智能分析阶段也可通过屏蔽自动识别与定位出来的摩擦音干扰区域来规避该问题导致的分析误差。2、目前尚无用于自动消除摩擦音干扰的信号处理方法：一方面摩擦音干扰区域的自动识别与定位方法的缺失导致该项工作无法开展，另一方面该问题所涉及到的单通道盲信号分离是信号处理问题中的一个难点。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法，通过计算数据单元的梅尔倒谱系数以并确定干扰时间区间，快速精确地检测并定位出听诊信号中可能出现的一个或者多个摩擦音干扰区域；并利用摩擦音干扰区域检测定位结果，针对单通道听诊数据，较好地实现摩擦音干扰的自动消除。为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术为一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法，包括：步骤一：读取缓存中时长为N的听诊信号采样序列x(n),n＝1,2,...,N，并将其表示为向量形式x；步骤二：利用梅尔倒谱系数(MFCC)以及支持向量机(SVM)，判定x上受摩擦音干扰的K个不交迭的干扰时间区间，按时间先后顺序依次为：[nK,begin,nK,end],[nK-1,begin,nK-1,end],...,[n1,begin,n1,end]；其中，K≥0；步骤三：判断K的大小：若K＝0，执行步骤八；若K＞0，执行步骤四；步骤四：将K个所述干扰时间区间，按后出现区间先进入后退出的方式形成堆栈；步骤五：对x中第K个干扰时间区间上的数据xK进行经验模态分解(EMD)得到MK个本征模函数分量：步骤六：对IMF2与IMF3作低通滤波，然后分帧计算IMF2与IMF3的相关系数，确定相关系数大于预设阈值Thc的P个不交迭的数据段；按先后顺序将各所述数据段对应的数据点区间分别记为：对IMF2与IMF3上对应这些数据点区间以外的数据全置零；步骤七：计算并依次对P个数据点区间的边缘数据段通过三次样条插值赋以更新值；步骤八：更新x第K个干扰时间区间上的数据为：x(nK,beigin：nK,end)＝x％K，移除堆栈顶部的时间区间[nK,begin,nK,end]，令K＝K-1，并返回步骤三；步骤九：输出消除摩擦音干扰的听诊信号x。优选地，步骤二中判定x上受摩擦音干扰的K个不交迭的干扰时间区间具体包括如下：首先，把数据x以0.2s长度作为一个数据单元进行分割，且数据单元之间交迭0.1s，计算各数据单元的梅尔倒谱系数；若数据单元表示为s，长度为M，具体处理如下：(1)对s加一个长度为M的汉宁窗h，并对其做NFFT点快速傅里叶变换(FFT)，计算其功率谱：(2)利用fmel(f)＝2959×log10(1+f/700)将线性频率0～fs/2转化为梅尔频率，在梅尔频率域上平均地划分出Q个连续的交迭50％的区域，并相应地构造包含Q个三角型滤波器的滤波器组ψq,q＝1,2,...,Q，计算Q个加权输出：(3)该数据段的MFCC可表示为一个Q×1维向量c，其第q个元素由计算得到；然后，将各数据单元上计算所得的MFCC向量c除以max(|c|)，并代入线性支持向量机f(c)＝sign(wTc+b)，其中w和b分别为该线性支持向量机的法向量和截距，当f(c)＞0时判断为该数据单元有摩擦音干扰；当f(c)＜0时判断为该数据单元无摩擦音干扰；最后，若相近的两个检测出摩擦音干扰的数据单元本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法，其特征在于，包括：步骤一：读取缓存中时长为N的听诊信号采样序列x(n),n＝1,2,...,N，并将其表示为向量形式x；步骤二：利用梅尔倒谱系数以及支持向量机，判定x上受摩擦音干扰的K个不交迭的干扰时间区间，按时间先后顺序依次为：[nK,begin,nK,end],[nK‑1,begin,nK‑1,end],...,[n1,begin,n1,end]；其中，K≥0；步骤三：判断K的大小：若K＝0，执行步骤八；若K＞0，执行步骤四；步骤四：将K个所述干扰时间区间，按后出现区间先进入后退出的方式形成堆栈；步骤五：对x中第K个干扰时间区间上的数据xK进行经验模态分解得到MK个本征模函数分量：IMF1,IMF2,...,IMFMK；步骤六：对IMF2与IMF3作低通滤波，然后分帧计算IMF2与IMF3的相关系数，确定相关系数大于预设阈值Thc的P个不交迭的数据段；按先后顺序将各所述数据段对应的数据点区间分别记为：

【技术特征摘要】
1.一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法，其特征在于，包括：步骤一：读取缓存中时长为N的听诊信号采样序列x(n),n＝1,2,...,N，并将其表示为向量形式x；步骤二：利用梅尔倒谱系数以及支持向量机，判定x上受摩擦音干扰的K个不交迭的干扰时间区间，按时间先后顺序依次为：[nK,begin,nK,end],[nK-1,begin,nK-1,end],...,[n1,begin,n1,end]；其中，K≥0；步骤三：判断K的大小：若K＝0，执行步骤八；若K＞0，执行步骤四；步骤四：将K个所述干扰时间区间，按后出现区间先进入后退出的方式形成堆栈；步骤五：对x中第K个干扰时间区间上的数据xK进行经验模态分解得到MK个本征模函数分量：IMF1,IMF2,...,IMFMK；步骤六：对IMF2与IMF3作低通滤波，然后分帧计算IMF2与IMF3的相关系数，确定相关系数大于预设阈值Thc的P个不交迭的数据段；按先后顺序将各所述数据段对应的数据点区间分别记为：对IMF2与IMF3上对应这些数据点区间以外的数据全置零；步骤七：计算并依次对P个数据点区间的边缘数据段通过三次样条插值赋以更新值；步骤八：更新x第K个干扰时间区间上的数据为：x(nK,beigin：nK,end)＝x％K，移除堆栈顶部的时间区间[nK,begin,nK,end]，令K＝K-1，并返回步骤三；步骤九：输出消除摩擦音干扰的听诊信号x。2.根据权利要求1所述的一种电子听诊器的摩擦音干扰自动消除方法，其特征在于，步骤二中判定x上受摩擦音干扰的K个不交迭的干扰时间区间具体包括如下：首先，把数据x以0.2s长度作为一个数据单元进行分割，且数据单元之间交迭0.1s，计算各数据单元的梅尔倒谱系数；然后，将各数据单元上计算所得的MFCC向量c除以max(|c|)，并代入线性支持向量机f(c)＝sign(wTc+b)，其中w和b分别为该线性支持向量机的法向量和截距，当f(c)＞0时判断为该数据单元有摩擦音干扰；当f(c)＜0时判断为该数据单元无摩擦音干扰；最后，若相近的两...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡盛盛，胡南，徐兴国，周宁，
申请(专利权)人：苏州美糯爱医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32