一种心肺音采集方法、装置和设备制造方法及图纸

本申请公开了一种心肺音采集方法、装置和设备，其中方法包括：获取人体的运动特征值、心电波形和心肺音；根据心电波形计算得到心率；根据心率和运动特征值通过机器学习算法判断人体的实时运动状态；根据实时运动状态与心肺音的时间关系，通过实时运动状态对心肺音进行运动状态标记，解决了现有技术只实现单一采集的功能，无法对病人的运动状态进行判别，以获取不同运动状态下的心肺音的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种心肺音采集方法、装置和设备
本申请涉及医疗器械
，尤其涉及一种心肺音采集方法、装置和设备。
技术介绍
电子听诊器已逐步应用于心肺音的采集和记录，但其往往需要医护人员手持操作。医护人员需要通过手持电子听诊器对病人进行心肺音诊断。然而，部分心肺疾病在不同运动状态下更为突出，采集病人不同运动状态下的心肺音能对病情诊断提供更多的判断依据。现有技术只实现单一采集的功能，无法对病人的运动状态进行判别，以获取不同运动状态下的心肺音。
技术实现思路
本申请提供了一种心肺音采集方法、装置和设备，用于解决现有技术只实现单一采集的功能，无法对病人的运动状态进行判别，以获取不同运动状态下的心肺音的技术问题。有鉴于此，本申请第一方面提供了一种心肺音采集方法，包括：获取人体的运动特征值、心电波形和心肺音；根据所述心电波形计算得到心率；根据所述心率和所述运动特征值通过机器学习算法判断人体的实时运动状态；根据所述实时运动状态与所述心肺音的时间关系，通过所述实时运动状态对所述心肺音进行运动状态本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种心肺音采集方法，其特征在于，包括：/n获取人体的运动特征值、心电波形和心肺音；/n根据所述心电波形计算得到心率；/n根据所述心率和所述运动特征值通过机器学习算法判断人体的实时运动状态；/n根据所述实时运动状态与所述心肺音的时间关系，通过所述实时运动状态对所述心肺音进行运动状态标记。/n

【技术特征摘要】
1.一种心肺音采集方法，其特征在于，包括：
获取人体的运动特征值、心电波形和心肺音；
根据所述心电波形计算得到心率；
根据所述心率和所述运动特征值通过机器学习算法判断人体的实时运动状态；
根据所述实时运动状态与所述心肺音的时间关系，通过所述实时运动状态对所述心肺音进行运动状态标记。


2.根据权利要求1所述的心肺音采集方法，其特征在于，所述根据所述心率和所述运动特征值通过机器学习算法判断人体的实时运动状态，之后还包括：
根据所述实时运动状态调整预置参数，并根据所述预置参数采集所述心肺音，其中所述预置参数包括增益、低通滤波器截止频率、高通滤波器截止频率和滤波器阶数。


3.根据权利要求2所述的心肺音采集方法，其特征在于，所述根据所述实时运动状态调整预置参数，并根据所述预置参数采集所述心肺音，包括：
所述实时运动状态为跑步；
根据所述实时运动状态，降低所述增益、降低所述低通滤波器截止频率和增加所述滤波器阶数，并根据所述预置参数采集所述心肺音。


4.根据权利要求2所述的心肺音采集方法，其特征在于，所述根据所述实时运动状态调整预置参数，并根据所述预置参数采集所述心肺音，包括：
所述实时运动状态为步行；
根据所述实时运动状态，增大所述增益、降低所述低通滤波器截止频率、提高所述高通滤波器截止频率和降低所述滤波器阶数，并根据所述预置参数采集所述心肺音。


5.根据权利要求2所述的心肺音采集方法，其特征在于，所述根据所述实时运动状态调整预置参数，并根据所述预置参数采集所述心肺音，包括：
所述实时运动状态为睡眠；
根据所述实时运动状态，增...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈林楷，杨其宇，谢卓延，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44