一种异常肺部听诊音智能识别系统技术方案

本发明专利技术涉及一种异常肺部听诊音智能识别系统，系统包括肺部听诊音采集装置、控制器、终端和云端，肺部听诊音采集装置采集监测对象的数字肺部听诊音信号，控制器对数字肺部听诊音信号进行数字带通滤波，并将数字肺部听诊音信号转换为wav格式的肺部听诊音信号，终端将wav格式的肺部听诊音信号传输至云端，云端获得wav格式的肺部听诊音信号的肺部听诊音种类，当肺部听诊音种类为异常声音时，获得异常声音所在的呼吸周期，并将异常声音所在的呼吸周期和异常声音均传输至终端进行显示，实现了呼吸音的实时、自动识别。自动识别。自动识别。

【技术实现步骤摘要】
一种异常肺部听诊音智能识别系统


[0001]本专利技术涉及声音识别领域，特别是涉及一种异常肺部听诊音智能识别系统。

技术介绍

[0002]空气进出气道会因气管、支气管及肺泡的生理结构或病理变化而发出的正常呼吸音、异常呼吸音或啰音。在特定部位闻及特定类型、属性的异常肺部听诊音对鉴别呼吸系统疾病有重要意义。
[0003]其中：当空气进出气管，或在声门、气管、支气管形成湍流，或因肺泡弹性的变化和气流的振动时产生正常呼吸音，包括气管呼吸音(tracheal breath sound)、支气管呼吸音(bronchial breath sound)、支气管肺泡呼吸音(bronchovesicularbreath sound)及肺泡呼吸音(vesicularbreath sound)。
[0004]当肺泡内的空气流量减少或增多，进入肺内的空气流速减慢或加快时，或因下呼吸道部分阻塞、痉挛或狭窄、局部炎症、水肿等，导致呼气的阻力增加，气流进出不畅或不能均匀地进入肺泡，或因肺实变、积液、空腔、共鸣及(或)实变等病变区域与正常含气肺组织的不同组成结构等导致声音传导异常时，产生异常呼吸音例如异常肺泡呼吸音(abnormal vesicularbreath sound)、异常支气管呼吸音(abnormal trachealbreath sound)、异常支气管肺泡呼吸音(abnormal bronchovesicularbreath sound)。
[0005]当吸气气体通过呼吸道内的分泌物如渗出液、痰液、血液、黏液和脓液等，形成的水泡破裂时产生水泡音(bubble sound)，或由于小支气管壁因分泌物黏着而陷闭，当吸气时突然张开重新充气时产生爆裂音。水泡音和爆裂音均称为湿啰音(moist crackles)。按呼吸道腔径大小和腔内渗出物的多寡，湿啰音又分粗、中、细湿啰音和捻发音。
[0006]当气管、支气管或细支气管狭窄或部分阻塞，空气吸入或呼出时形成湍流时产生音调较高、带乐性的呼吸附加音，称为干啰音(wheezes，rhonchi)。根据音调的高低，干啰音分为高调干啰音(哨笛音)和低调干啰音(鼾音)。
[0007]湿啰音和干啰音均为呼吸音以外的附加音。
[0008]当进行肺部听诊时，在非正常部位闻及不应出现的正常呼吸音，或闻及呼吸音以外的附加音(例如湿罗音、干啰音等)，均提示可能有病变存在。例如在应闻及正常肺泡呼吸音的部位听到支气管呼吸音，或在应闻及正常肺泡呼吸音的区域内听到的支气管肺泡呼吸音。例如在支气管或肺炎炎症早期，支气管粘膜轻度水肿或炎症浸润造成不光滑或狭窄时，可闻及异常肺泡呼吸音。当肺组织实变、肺内大空腔、压迫性肺不张时可闻及异常支气管呼吸音。当支气管肺炎、肺结核、大叶性肺炎初期或在胸腔积液上方非膨胀不全时可闻及异常支气管肺泡呼吸音。当监测对象患有支气管炎、细支气管炎、肺炎、支气管肺炎、支气管扩张、肺水肿、肺结核或肺脓肿空洞、肺充血或肺梗死等疾病时，可闻及湿啰音。当监测对象气道有炎症或分泌物增加，管道狭窄或部分阻塞时，可闻及干啰音，其中高调干啰音/哨笛音起源于较小的支气管或细支气管，低调干啰音/鼾音起源于气管或主支气管。
[0009]异常呼吸音、啰音是呼吸道的疾病诊断、鉴别诊断及病情变化追踪的重要手段。传
统的听诊需由有经验的医生操作，且易受经验、场景、个体多因素影响，变异较多。
[0010]此外，医生听诊获取的信息只能以文本记录或表述的形式记录，不能留存客观的声音证据。并且由医生通过听诊器进行听诊的方法还存在以下几个问题：
[0011]1、因为异常肺部听诊音种类繁多，需要专门的医学培训与临床经验，很多异常音听诊只能由临床医生完成，这种方法费时费力，消耗临床资源。
[0012]2、医疗听诊器无法实现对声音的实时监控，也无法复现某一时刻的声音，这对于临床中产生时刻随机性很强的异常肺部听诊音的诊断证据存证带来了极大的问题。
[0013]3、在一些肺部传染病(如新型冠状病毒肺炎)的治疗中，医生近距离听诊，增加了医护人员职业暴露的危险。
[0014]因此，亟需开发一种可穿戴、便捷性、连续、智能的监测手段，为远程医疗、家庭、社区儿童健康管理、老人健康管理提供智能、远程、连续的健康监测服务，并可融入SLS(Smart Life System)智能家居生态系统，与社区、医院、公共卫生服务机构数据互通，可提出早期的预警及智能、个性化的健康管理及医疗服务建议，突破呼吸道疾病就诊与病情观察的医生短缺及地域、时间等方面的限制。

技术实现思路

[0015]本专利技术的目的是提供一种异常肺部听诊音智能识别系统，以实现异常肺部听诊音的实时、智能、自动识别。
[0016]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0017]一种异常肺部听诊音智能识别系统，所述系统包括：肺部听诊音采集装置、控制器、终端和云端；
[0018]所述肺部听诊音采集装置的信号输出端与所述控制器连接，所述肺部听诊音采集装置用于采集监测对象的数字肺部听诊音信号，并将所述数字肺部听诊音信号传输至所述控制器；
[0019]所述控制器与所述终端无线连接，所述控制器用于对所述数字肺部听诊音信号进行数字带通滤波，并将所述数字肺部听诊音信号转换为wav格式的肺部听诊音信号，并将所述wav格式的肺部听诊音信号无线传输至所述终端；
[0020]所述终端与所述云端连接，所述终端用于将所述wav格式的肺部听诊音信号传输至所述云端；
[0021]所述云端用于获得所述wav格式的肺部听诊音信号的肺部听诊音种类，当所述wav格式的肺部听诊音信号的肺部听诊音种类为异常声音时，获得异常声音所在的呼吸周期，并将所述异常声音所在的呼吸周期和所述异常声音均传输至所述终端进行显示；所述异常声音包括异常呼吸音和啰音，所述异常呼吸音包括异常肺泡呼吸音、异常支气管呼吸音和异常支气管肺泡呼吸音，所述啰音包括干啰音和湿啰音。
[0022]可选的，所述肺部听诊音采集装置包括：声音传感器和A/D转换器；
[0023]所述声音传感器的信号输出端与所述A/D转换器的输入端连接，所述声音传感器用于采集模拟肺部听诊音信号，并将所述模拟肺部听诊音信号传输至所述A/D转换器；
[0024]所述A/D转换器的输出端与所述控制器连接，所述A/D转换器用于将所述模拟肺部听诊音信号转换为数字肺部听诊音信号，并将所述数字肺部听诊音信号传输至所述控制
器。
[0025]可选的，所述系统还包括：存储卡；
[0026]所述存储卡与所述控制器连接，所述控制器用于将所述wav格式的肺部听诊音信号传输至所述存储卡进行存储。
[0027]可选的，所述系统还包括：监控端；
[0028]所述云端与所述监控端连接，所述云端用于将所述异常声音所在的呼吸周期和所述异常声音传输至所述监控端。
[0029]可选的，所述云端包括：
[0030]wav格式的肺部听诊音信号获取模块，用于获本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常肺部听诊音智能识别系统，其特征在于，所述系统包括：肺部听诊音采集装置、控制器、终端和云端；所述肺部听诊音采集装置的信号输出端与所述控制器连接，所述肺部听诊音采集装置用于采集监测对象的数字肺部听诊音信号，并将所述数字肺部听诊音信号传输至所述控制器；所述控制器与所述终端无线连接，所述控制器用于对所述数字肺部听诊音信号进行数字带通滤波，并将所述数字肺部听诊音信号转换为wav格式的肺部听诊音信号，并将所述wav格式的肺部听诊音信号无线传输至所述终端；所述终端与所述云端连接，所述终端用于将所述wav格式的肺部听诊音信号传输至所述云端；所述云端用于获得所述wav格式的肺部听诊音信号的肺部听诊音种类，当所述wav格式的肺部听诊音信号的肺部听诊音种类为异常声音时，获得异常声音所在的呼吸周期，并将所述异常声音所在的呼吸周期和所述异常声音均传输至所述终端进行显示；所述异常声音包括异常呼吸音和啰音，所述异常呼吸音包括异常肺泡呼吸音、异常支气管呼吸音和异常支气管肺泡呼吸音，所述啰音包括干啰音和湿啰音。2.根据权利要求1所述的异常肺部听诊音智能识别系统，其特征在于，所述肺部听诊音采集装置包括：声音传感器和A/D转换器；所述声音传感器的信号输出端与所述A/D转换器的输入端连接，所述声音传感器用于采集模拟肺部听诊音信号，并将所述模拟肺部听诊音信号传输至所述A/D转换器；所述A/D转换器的输出端与所述控制器连接，所述A/D转换器用于将所述模拟肺部听诊音信号转换为数字肺部听诊音信号，并将所述数字肺部听诊音信号传输至所述控制器。3.根据权利要求1所述的异常肺部听诊音智能识别系统，其特征在于，所述系统还包括：存储卡；所述存储卡与所述控制器连接，所述控制器用于将所述wav格式的肺部听诊音信号传输至所述存储卡进行存储。4.根据权利要求1所述的异常肺部听诊音智能识别系统，其特征在于，所述系统还包括：监控端；所述云端与所述监控端连接，所述云端用于将所述异常声音所在的呼吸周期和所述异常声音传输至所述监控端。5.根据权利要求1所述的异常肺部听诊音智能识别系统，其特征在于，所述云端包括：wav格式的肺部听诊音信号获取模块，用于获取监测对象的wav格式的肺部听诊音信号；滤波后的肺部听诊音信号获得模块，用于对所述wav格式的肺部听诊音信号进行滤波，获得滤波后的肺部听诊音信号；多段肺部听诊音周期信号获得模块，用于基于Viola积分多尺度特征波形法的周期分段算法，对所述滤波后的肺部听诊音信号按照呼吸周期进行周期性分段，获得多段肺部听诊音周期信号；特征向量获得模块，用于利用梅尔频率倒谱系数的提取方法对每段肺部听诊音周期信号分别进行特征提取，获得每段肺部听诊音周期信号的特征向量；
概率输出模块，用于将每段肺部听诊音周期信号的特征向量分别输入训练好的长短时记忆神经网络中，输出每段肺部听诊音周期信号为每种肺部听诊音种类的概率；每段肺部听诊音周期信号的肺部听诊音种类分类模块，用于将概率最大的肺部听诊音种类确定为每段所述肺部听诊音周期信号的肺部听诊音种类；异常肺部听诊音确定模块，用于提取所有段肺部听诊音周期信号的肺部听诊音种类中的异常声音，并将所有异常声音作为所述监测对象的异常肺部听诊音。6.根据权利要求5所述的异常肺部听诊音智能识别系统，其特征在于，所述滤波后...

【专利技术属性】
技术研发人员：易高，魏凌云，孟飞，江先汉，徐书羿，韩栋，章莹，曾永杰，
申请(专利权)人：广州医科大学附属第五医院，
类型：发明
国别省市：