一种基于神经网络的智能心肺听诊系统技术方案

本实用新型专利技术涉及一种基于神经网络的智能心肺听诊系统，包括微音采集模块、供电电源模块、信号处理模块、PC分析模块和服务器；微音采集模块采集人体的心音和呼吸音信号；供电电源模块将市电转换为稳定的正负直流电输出；信号处理模块将采集到的数据进行处理后传给计算机（PC）；PC分析模块对信号进行软件分析并利用神经网络算法进行预测；服务器创建数据库并对上传的数据进行保存和筛选，利用新的数据不断训练新的神经网络并将其发布，供PC下载。本实用新型专利技术支持对心音和呼吸音进行采集，并可在联网情况下对数据进行更新，保证数据分析的准确性；且支持无网络情境下的数据分析处理，做出病情预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的智能心肺听诊系统
本技术涉及家用小电器
，特别涉及一种基于神经网络的智能心肺听诊系统。
技术介绍
我国是一发展中的国家，9亿人口居住在农村，目前农村缺医少药的状况尚未得到根本的改变，因此许多心肺疾病的诊断和疗效的评价在很大程度上仍依赖于听诊器。即使在城市里的大医院，甚至心肺专科医院首诊医师的初步印象诊断和进行有针对性的进一步仪器检查，也都决定于病史和物理检查，其中包括心肺听诊所见。心音和呼吸音是人体重要的生理信号：心音是心脏及心血管系统机械运动中所产生声音的总称，包含着心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理信息，而且心音在心血管疾病中具有重要价值，是心血管疾病无创性检测的重要方法，具有心电图、超声心电图不可取代的优势；呼吸音是呼吸系统在换气运动中所产生声音的总称，包含着肺部生理和病理信息。传统的听诊器仅靠声音识别，分辨率低,只能通过医师的个人经验定性分析和判断，没有相关医学知识的人无法有效使用；而现有的数字化电子式听诊器虽不依赖于医学知识，还可以支持将所听诊的心肺音资料作录音、储存及播放等功能，但因其价格过于昂贵，难以普及。此外，现在市面上的听诊产品大多需要通过网络将数据上传至数据中心，依靠远程医师对其分析，局限性较多、时效性较差。公开号为CN102697520B的专利公开了一种基于智能识别功能的电子听诊器，包括处理器单元和与之相连接的信号采集单元、外围驱动单元、存储单元和数据总线接口单元，其中信号采集单元采集心音和呼吸音信号并对其进行前期处理，处理器单元具体实现对心音和呼吸音的模式识别算法并将两者进行分离、完成对心音呼吸音信号进行智能识别与分类，并管理其它硬件单元；存储单元用于对程序及其扩展程序进行存储，还用于存储心音呼吸音数据以及标准的心音和呼吸音、疾病的各典型病例的听音样式并可以输出播放；外围驱动单元和数据总线接口单元用于实现外设操作功能驱动和数据通信。该种电子听诊器通过加装中央处理芯片实现便携功能，但是由于加装中央处理芯片使得价格昂贵，不利与寻常家用。
技术实现思路
本技术针对
技术介绍
中的不足，提出了一种适用于家用、价格低廉的基于神经网络智能心肺听诊系统，同时增加分析结果判断的准确性。为了实现上述目的，本技术采用的技术方案如下：一种基于神经网络的智能心肺听诊系统，其特征在于，包括微音采集模块、电源供电模块、信号处理模块、PC分析模块和远程服务器；所述微音采集模块包括依次相连的听诊器和高敏度拾音器，用于采集人体的心音和呼吸音信号；所述信号处理模块连接所述微音采集模块，包括依次连接的前置放大电路、带通滤波电路和放大抬升电路，用于将采集到的信号进行放大、滤波等处理；所述PC分析模块有声卡，所述声卡与信号分析模块连接，用于将模拟信号转换为数字信号；所述服务器连接所述PC分析模块，用于对信号分析模块输出的信号利用神经网络算法进行分析和预测，创建数据库并对上传的数据进行保存和筛选，并在有网情况下利用新的数据不断训练新的神经网络；所述电源供电模块连接所述信号处理模块，电源供电模块用于将市电转换为稳定的正负直流电输出。优选地，所述微音采集模块中高敏度拾音器为WM-034CZ。优选地，所述信号处理模块中前置放大电路为NE5542AP。优选地，所述信号处理模块中带通滤波电路包含两个TLC04和一个LM358AP。优选地，所述信号处理模块中放大抬升电路包含一个OP07CP和一个LM386。优选地，所述电源供电模块包括变压器、整流电路、滤波电路和稳压降压电路。进一步地，所述供电电源模块包含两个3N246、两个LM7909CT和两个LM7905CT。相比较现有技术，本技术具有的有益效果：（1）本技术在信号处理部分增加了放大抬升电路，经过放大抬升电路信号可被PC的声卡识别并由模拟信号转换为数字信号。（2）本技术直接与PC机连接，无需中央处理芯片，简单易用、成本低廉、体积小巧。（3）无需借助网络通信，远程协助等手段，利用本地的应用算法分析就可以实时检测出心肺的杂音、额外音等异常，并判断处异常类别并预测成因。（4）本技术为了增加判断的准确性，服务器不断从用户处得到新的样本，通过扩大样本数量来提高神经网络可靠性，在用户取得联网时，神经网络样本库实时更新；另外，仅将训练完成的神经网络更新至PC应用模块，而不会占用用户PC的存储空间和运算资源。附图说明图1为本技术结构图。图2为本技术原理框图。图3为本技术电源供电模块电路图。图4为本技术前置放大电路图。图5为本技术带通滤波电路图。图6为本技术电平抬升电路图。图中：1、听诊器探头，2、高敏度拾音器，3、信号处理模块，4、前置放大电路，5、带通滤波电路，6、放大抬升电路，7、声卡，8、PC分析模块，9、远程服务器，10、电源供电模块。具体实施方式下面结合实施例以及附图对本技术作进一步描述。如图1所示，一种基于神经网络的智能心肺听诊系统，包括微音采集模块、电源供电模块10、信号处理模块3、PC分析模块8和远程服务器9。所述微音采集模块由听诊器探头1连接高敏度拾音器2组成，并连接所述信号处理模块3；信号处理模块3由依次连接的前置放大电路4、带通滤波电路5和放大抬升电路6组成；信号处理模块3连接所述PC分析模块8中的声卡7；服务器9连接PC分析模块8，用于算法更新和数据交互；电源供电模块10连接信号处理模块3。具体过程：如图2所示，通过听诊器和高敏度拾音器组成的微音采集模块采集人体的心音信号或呼吸音信号，由于微音采集模块采集到的心音、呼吸音信号较为微弱，需要前置放大电路（如图4所示）对其放大，为了去除其他噪音的干扰，得到低频、人耳可闻的心音、呼吸音信号，设置带通滤波电路（如图5所示），将信号频率保持在20-700Hz，为使信号满足A/D转换要求，设置放大抬升电路（如图6所示）使信号可被PC的声卡识别并由模拟信号转换为数字信号。PC分析模块得到声卡传来的数字信号后保存数据并在本地通过应用算法对该信号进行分析，提取出心音或呼吸音单个周期内的特征值后，利用神经网络判断心音或呼吸音有无异常并得出异常类型等信息，该算法在有网情况下可以实现更新。最后，把分析后的信号波形以及得出的结果进行显示，达到长期观察心音、呼吸音的作用，并以此提醒用户是否需要及时就医。进一步如图3所示，电源供电模块，包括变压器、整流电路、滤波电路和稳压降压电路。变压器首先将220V电网电压降为12V交流电压，然后通过整流电路将交流电变为正负12V的直流电，再通过滤波电路消除工频干扰，使电压曲线平滑稳定，最后利用降压稳压电路将正负12V直流电变为稳定可靠的正负9V和正负5V，为信号处理模块的芯片提供稳定的正负直流电，使得采集到的信号更为准确。最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本技术而并非限制本技术所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络的智能心肺听诊系统，其特征在于，包括微音采集模块、电源供电模块、信号处理模块、PC分析模块和远程服务器；所述微音采集模块包括依次相连的听诊器和高敏度拾音器，用于采集人体的心音和呼吸音信号；所述信号处理模块连接所述微音采集模块，包括依次连接的前置放大电路、带通滤波电路和放大抬升电路，用于将采集到的信号进行放大、滤波处理；所述PC分析模块有声卡，所述声卡与信号分析模块连接，用于将模拟信号转换为数字信号；所述服务器连接所述PC分析模块，用于对信号分析模块输出的信号利用神经网络算法进行分析和预测，创建数据库并对上传的数据进行保存和筛选，并在有网情况下利用新的数据不断训练新的神经网络；所述电源供电模块连接所述信号处理模块，电源供电模块用于将市电转换为稳定的正负直流电输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的智能心肺听诊系统，其特征在于，包括微音采集模块、电源供电模块、信号处理模块、PC分析模块和远程服务器；所述微音采集模块包括依次相连的听诊器和高敏度拾音器，用于采集人体的心音和呼吸音信号；所述信号处理模块连接所述微音采集模块，包括依次连接的前置放大电路、带通滤波电路和放大抬升电路，用于将采集到的信号进行放大、滤波处理；所述PC分析模块有声卡，所述声卡与信号分析模块连接，用于将模拟信号转换为数字信号；所述服务器连接所述PC分析模块，用于对信号分析模块输出的信号利用神经网络算法进行分析和预测，创建数据库并对上传的数据进行保存和筛选，并在有网情况下利用新的数据不断训练新的神经网络；所述电源供电模块连接所述信号处理模块，电源供电模块用于将市电转换为稳定的正负直流电输出。


2.根据权利要求1所述的基于神经网络的智能心肺听诊系统，其特征在于：所述微音采集模块中高敏度拾音...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海霞，吴云飞，朱慧博，
申请(专利权)人：宿迁学院，
类型：新型
国别省市：江苏;32