【技术实现步骤摘要】
一种可穿戴式心音监测设备
本专利技术属于医疗器械领域,具体涉及一种可穿戴式心音监测设备。
技术介绍
与临床上诊断心血管疾病的其他方法相比,比如与心电图(ECG)相比,心音图(PCG)具有心电不可替代的诊断信息;与价格昂贵、仪器复杂的超声多普勒仪和核磁共振成像等相比,心音检测具有成本低廉、方便快捷等显著优势。而且心音与心功能具有明显相关性,可以通过对心音的分析实现对心功能的基本评估。心血管疾病涉及心脏及血液循环系统,典型病种有高血压、冠心病、心肌梗塞等。研究发现,当心血管疾病尚未发展到足以产生临床及病理改变,如心电信号变化以前,心音中出现的杂音和畸变就是重要的诊断信息。因此,心音信号检测方便、无创、花费极小,可作为心脏疾病检测、预防的常规手段,也可作为健康体检的普及措施。本专利技术综合采用心音信号来检测7种不同的心脏工作状态,分别为:(1)正常,(2)二尖瓣狭窄,(3)二尖瓣关闭不全,(4)主动脉瓣狭窄,(5)主动脉瓣关闭不全,(6)肺动脉瓣狭窄,(7)房间隔缺损。
技术实现思路
鉴于上述技术问题,本专利技术提供了一种可穿戴式心音监测设备,旨在能够检测心音信号,当心音信号出现异常时,自动发出提示,为健康普查提供技术支持。本专利技术采用如下设计方案:一种可穿戴式心音监测设备,所述心音监测设备包括单导联心音装置1和穿戴装置2,所述单导联心音装置1用于贴设在心脏位置,所述穿戴装置2用于佩戴在患者腕部,所述单导联心音装置1采集心音信号,并将心音信号发送到云端,所述云端进行分析将该分析结果发送 ...
【技术保护点】
1.一种可穿戴式心音监测设备,所述心音监测设备包括单导联心音装置(1)和穿戴装置(2),其特征在于:所述单导联心音装置(1)用于贴设在心脏位置,所述穿戴装置(2)用于佩戴在患者腕部,所述单导联心音装置(1)采集心音信号,并将心音信号发送到云端,所述云端进行分析将该分析结果发送回穿戴装置(2),通过穿戴装置(2)上的显示屏显示判断结果、提示灯闪烁、喇叭发出提示音和震动头震动方式告知心脏病患者,提醒其心脏的工作状态。/n
【技术特征摘要】
1.一种可穿戴式心音监测设备,所述心音监测设备包括单导联心音装置(1)和穿戴装置(2),其特征在于:所述单导联心音装置(1)用于贴设在心脏位置,所述穿戴装置(2)用于佩戴在患者腕部,所述单导联心音装置(1)采集心音信号,并将心音信号发送到云端,所述云端进行分析将该分析结果发送回穿戴装置(2),通过穿戴装置(2)上的显示屏显示判断结果、提示灯闪烁、喇叭发出提示音和震动头震动方式告知心脏病患者,提醒其心脏的工作状态。
2.如权利要求1所述的一种可穿戴式心音监测设备,其特征在于:所述单导联心音装置(1)包括连接板(1.1)、贴片(1.2)、电源(1.3)、MCU(1.4)、蓝牙(1.5)、无线通讯模块和无线充电模块(1.6),所述连接板(1.1)呈三角形,在顶点处设置有贴片(1.2),所述连接板(1.1)的下侧面上设置电极,连接板(1.1)内设置有空腔,所述空腔内设置有电源(1.3)、MCU(1.4)、蓝牙(1.5)、无线通讯模块和无线充电模块(1.6),所述电源(1.3)用于向MCU(1.4)、蓝牙(1.5)、电极和无线通讯模块供电,所述MCU(1.4)接收电极的测量信号,通过无线通讯模块将测量信号发送到云端,所述蓝牙(1.5)将云端返回的分析结果发送到穿戴装置(2)上,所述电源(1.3)与无线充电模块(1.6)的连接。
3.如权利要求2所述的一种可穿戴式心音监测设备,其特征在于:所述穿戴装置(2)具有外壳(2.1),所述外壳(2.1)上设置第一显示屏(2.2)和第二显示屏(2.3),在显示屏的周围设置提示灯(2.4),在提示灯(2.4)的外侧设置有各提示灯(2.4)对应的按钮(2.5),外壳(2.1)的侧面设置旋钮(2.6),在与旋钮(2.6)相对的外壳(2.1)的另一侧上设置喇叭(2.7),所述外壳(2.1)的背面设置震动头(2.8),所述第一显示屏(2.2)用于显示心脏的状态,所述第二显示屏(2.3)用于提示、确认服用药物的信息,所述旋钮(2.6)用于调节喇叭(2.7)的提示音的大小。
4.如权利要求3所述的一种可穿戴式心音监测设备,其特征在于:所述单导联心音装置(1)获取心音信号后发送到MCU,MCU进行如下处理/具有如下功能:
步骤一,通过内部自带的MCU,利用可调Q小波变换函数对其去噪重构;
步骤二,对去噪重构后的心音信号采集信号能量最集中的子带信号,进行变分模态分解,将心音信号分解为本征模态分量,并且提取包含大部分心音信号能量的前四个本征模态分量将其作为主要的本征模态分量;
步骤三,对这四个主要的本征模态分量进行相空间重构,其中保留有与心音系统动态相关联的属性,对这四个主要的本征模态分量进行相空间重构后计算欧几里德距离ED,用于推导特征,所述特征证明了心脏不同的工作状态之间的差异,所述不同的工作状态包括:正常工作状态与六类异常工作状态,所述六类异常工作状态包括:二尖瓣狭窄、二尖瓣关闭不全、主动脉瓣狭窄、主动脉瓣关闭不全、肺动脉瓣狭窄、房间隔缺损;
步骤四,将推导得到的特征信号通过无线通讯模块发送到云端,作为云端径向基神经网络的输入信号,并利用神经网络...
【专利技术属性】
技术研发人员:曾玮,袁健,陈阳,王清辉,王颖,刘凤琳,袁成志,
申请(专利权)人:龙岩学院,
类型:发明
国别省市:福建;35
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