一种肺音信号采集装置与分析方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种肺音信号采集装置与分析方法，包括依次电连接的肺音传感器、放大器、A/D采集卡、上位机搭载的采集装置，基于该装置采集的肺音信号，并上传至云端对其进行分析：接收原始的肺部声音信号；对原始的肺部声音信号进行分解，从原始的肺部声音信号中提取若干个本征模态函数IMF；获得本征模态函数IMF后，选取与原始肺部声音信号最接近的一个本征模态函数IMF，基于该本征模态函数进行希尔伯特黄变换，得到原始肺部声音信号的Hilbert时频谱图和Hilbert边际谱图；对Hilbert边际谱图中的瞬时频率极值和瞬时频率幅度进行分析，判断被测者的肺部情况。

A lung sound signal acquisition device and analysis method

【技术实现步骤摘要】
一种肺音信号采集装置与分析方法
本专利技术涉及生物医学信号分析
，特别涉及一种肺音信号采集装置与分析方法。
技术介绍
肺是人体的呼吸器官，也是人体重要的造血器官。肺音是肺与外界进行气体交换时产生的一种声音信号，通过反映人体呼吸道的状况，进而反映人体肺部的健康程度。通过对肺音信号提取特征并进行分析，判断出所属的疾病种类，是目前的一项热点研究领域。常见呼吸系统疾病大致可以分为：哮喘、慢性阻塞性肺疾病、慢性支气管炎、气肿、肺癌、囊性纤维化、肺炎、胸腔积液等种类。在医院里，医生通常采用传统听诊器听取肺部声音，作为判断肺部疾病的依据，但受限于医生本身的听觉情况、从医经验等因素，判断结果会有失客观性。为此，希望引入数字声音分析算法来进行肺音的辨识。由于肺音本身非线性、非平稳的特性，使用传统的时域分析或者频域分析方法，其结果都不甚理想。
技术实现思路
本专利技术的目的在于改善现有技术中所存在的不足，提供一种肺音信号采集装置与分析方法。为了实现上述专利技术目的，本专利技术实施例提供了以下技术方案：一种肺音信号采集装置，包括：肺音传感器，用于采集肺部声音信号；放大器，用于将肺音传感器采集的肺部声音信号进行放大；A/D采集卡，用于将放大后的肺部声音信号转换为上位机可识别的肺部声音信号；上位机，用于接收并分析A/D采集卡转换后的肺部声音信号。使用肺音传感器采集被测者肺部声音信号，经放大器进行滤波放大后，使用USB连接A/D采集卡将肺部声音信号转换为上位机可识别的肺部声音信号，上位机对肺部声音信号进行暂存后，上传至云端进行存储和分析。更进一步地，为了更好的实现本专利技术，所述肺音传感器的型号为HKY-06F。所述肺音信号采用新型高分子聚合材料微音传感元件采集心脏搏动和其他体表动脉搏动信号，再经过高度集成化信号处理电路处理，输出低阻抗音频信号，且增加了抗环境噪音功能。一种肺音信号分析方法，具体包括以下步骤：步骤S1：接收原始的肺部声音信号；步骤S2：对原始的肺部声音信号进行分解，从原始的肺部声音信号中提取若干个本征模态函数IMF；步骤S3：获得本征模态函数IMF后，选取与原始肺部声音信号最接近的一个本征模态函数IMF，基于该本征模态函数进行希尔伯特黄变换，得到原始肺部声音信号的Hilbert时频谱图和Hilbert边际谱图；在诸多研究方法中，希尔伯特黄变换方法具有时频联合分析的特性，能够同时对信号的时域和频域信息进行分析，且能够将信号多层分析，对具体分量信息进行处理，因而在肺音信号识别领域有着更好的效果与发展前景。步骤S4：对Hilbert边际谱图中的瞬时频率极值和瞬时频率幅度进行分析，判断被测者的肺部情况。对肺音信号进行希尔伯特黄变换，消除肺音信号受内脏器官影响而叠加的多种不同频率杂波信号；并提出肺音本征信号，利用希尔伯特时频谱和边际谱对本征肺音信号进行分析，通过肺音频率和幅度的变化作为呼吸道疾病检测的一个判断依据。更进一步地，为了更好的实现本专利技术，所述基于该本征模态函数进行希尔伯特黄变换，得到原始肺部声音信号的Hilbert时频谱图和Hilbert边际谱图的步骤，包括：步骤S3-1：对与原始肺部声音信号最接近的本征模态函数IMF的实信号pi(t)做希尔伯特黄变换：步骤S3-2：对通过希尔伯特黄变换的实信号pi(t)构造其复函数：zi(t)＝pi(t)+jH[pi(t)]将复函数zi(t)表示为指数形式：其中，幅值ai(t)为：相位φi(t)为：对相位φi(t)做微分，获得pi(t)的瞬时频率fi(t)：步骤S3-3：对实信号pi(t)进行Hilbert时频谱求取：记为：步骤S3-4：对H(w,t)的时间轴进行积分，得到Hilbert边际谱：步骤S3-5：根据Hilbert时频谱和Hilbert边际谱绘制原始肺部声音信号的Hilbert时频谱图和Hilbert边际谱图。与现有技术相比，本专利技术的有益效果：(1)本专利技术以肺音传感器、放大器、A/D采集卡、上位机搭建的肺音采集装置，其操作简单、体积小，方便对肺音信号进行采集，对受测者没有任何副作用；并且全电子数据采集的方式，排除了人为监听肺部声音的不准确影响，将采集的数据存储到云端，方便数据管理和提取；(2)本专利技术对采集到的肺音信号进行希尔伯特黄变换，消除肺音信号受内脏器官和外界环境影响而叠加的不同频率杂波信号对肺音造成的影响，对于患有呼吸道疾病患者的辅助诊断，提高呼吸道疾病检测的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1为本专利技术采集装置模块框图；图2为本专利技术分析方法流程图；图3(a)为正常健康人员的肺音信号波形图；图3(b)为呼吸道疾病患者的肺音信号波形图；图4(a)为正常健康人员的肺音信号本征模态函数IMF波形图；图4(b)为呼吸道疾病患者的肺音信号本征模态函数IMF波形图；图5(a)为正常健康人员的肺音信号Hilbert时频谱图；图5(b)为呼吸道疾病患者的肺音信号Hilbert时频谱图；图6(a)为正常健康人员的肺音信号Hilbert边际谱图；图6(b)为呼吸道疾病患者的肺音信号Hilbert边际谱图；图7为正常健康人员的Hilbert边际谱均值波形示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。实施例1：本专利技术通过下述技术方案实现，如图1所示，一种肺音信号采集装置，包括依次电连接的肺音传感器、放大器、A/D采集卡、上位机，使用肺音传感器采集被测者肺部声音信号，以下简称肺音信号，经放大器进行滤波放大，由于肺音传感器采集的肺音信号为模拟信号，因此要使用USB连接A/D采集卡将来自肺音传感器的肺音信号转换为上位机可识别的数字信号，上位机将转换后的肺音信号进行暂存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肺音信号采集装置，其特征在于：包括：/n肺音传感器，用于采集肺部声音信号；/n放大器，用于将肺音传感器采集的肺部声音信号进行放大；/nA/D采集卡，用于将放大后的肺部声音信号转换为上位机可识别的肺部声音信号；/n上位机，用于接收并分析A/D采集卡转换后的肺部声音信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种肺音信号采集装置，其特征在于：包括：
肺音传感器，用于采集肺部声音信号；
放大器，用于将肺音传感器采集的肺部声音信号进行放大；
A/D采集卡，用于将放大后的肺部声音信号转换为上位机可识别的肺部声音信号；
上位机，用于接收并分析A/D采集卡转换后的肺部声音信号。


2.根据权利要求1所述的一种肺音信号采集装置，其特征在于：所述肺音传感器的型号为HKY-06F。


3.一种肺音信号分析方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤S1：接收原始的肺部声音信号；
步骤S2：对原始的肺部声音信号进行分解，从原始的肺部声音信号中提取若干个本征模态函数IMF；
步骤S3：获得本征模态函数IMF后，选取与原始肺部声音信号最接近的一个本征模态函数IMF，基于该本征模态函数进行希尔伯特黄变换，得到原始肺部声音信号的Hilbert时频谱图和Hilbert边际谱图；
步骤S4：对Hilbert边际谱图中的瞬时频率极值和瞬时频率幅度进行分析，判断被测者的肺部情况。


4.根据权利要求3所述的一种肺音信号分析方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦海成，冯海青，王生营，何艳茹，肖明霞，
申请(专利权)人：北方民族大学，
类型：发明
国别省市：宁夏;64