【摘 要】
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古往今来,心血管疾病严重影响着人类的生活和健康,是导致人类死亡率最高的疾病之一。心音和心电是进行心血管疾病临床诊断的重要客观依据,二者紧密相连,都是由心肌运动产生的。现阶段的心音心电监测设备价格昂贵,操作繁琐,大多不能实现心音心电的同步监测,而且需要专业医生才能对心音心电做出解释和诊断。因此,本文设计了一款具备心音心电同步监测和无线传输功能的数字听诊器,结合心音心电自动诊断算法,可实现心血管疾病的
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古往今来,心血管疾病严重影响着人类的生活和健康,是导致人类死亡率最高的疾病之一。心音和心电是进行心血管疾病临床诊断的重要客观依据,二者紧密相连,都是由心肌运动产生的。现阶段的心音心电监测设备价格昂贵,操作繁琐,大多不能实现心音心电的同步监测,而且需要专业医生才能对心音心电做出解释和诊断。因此,本文设计了一款具备心音心电同步监测和无线传输功能的数字听诊器,结合心音心电自动诊断算法,可实现心血管疾病的自动检测和筛查,具有便携性,低功耗的特点,有较强的实用价值。这一整套心音心电同步听诊诊断系统主要包含以下内容:（1）本文设计了心音心电同步采集的软硬件系统和自动诊断算法。系统采用主核为Cortex-M3并集成蓝牙射频前端的ARM处理器同步采集心音和心电信号,使用BLE5.0将数据包发送到上位机,上位机负责数据的可视化和保存。（2）对本文提出的诊断系统进行了验证与分析。整个系统工作电流为38.62m A,无线传输吞吐率为1366.40 kb/s,能够准确识别心音信号中第一心音S1,第二心音S2,压缩区和舒张区以及心电信号中的P,Q,R,S,T波各个位置。采用基于HSMM的心音分割和基于小波变换的心拍划分算法,计算心音图和心电图对应波形的时间间隔,证明了本系统采集的心音心电具备同步性。（3）算法部分包括基于CNN-LSTM的心音异常分类算法和基于CNN的心电识别算法,用以对采集到的数据进行分析和具体疾病类别的诊断。使用Physionet Challenge 2016心音数据库和MIT-BIH心律失常数据库分别验证的心音心电算法的可靠性,并与现有的其他算法进行了比较。本文设计的心音心电同步数字听诊器具备低功耗,低成本,便携性的特点。心音心电诊断算法也有不错的表现,其中心音算法的准确率在86%,心电算法的准确率达到了99.36%。本研究为心音心电同步检测提供了新的方案,对于心血管疾病的预防和治疗以及无线医疗监测的发展具有一定的价值和意义。
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