具有主动降噪和辅助诊断功能的电子听诊器的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电子听诊器。尤其是涉及使用双声道ANC算法提升听诊质量，采用统计学及机器学习算法，进行肺音健康状况识别，辅助诊断的具有主动降噪和辅助诊断功能的电子听诊器。
【背景技术】
[0002]为了诊断肺部的健康状况，利用听诊器听诊是目前简单有效且成本低廉的主要方法。传统听诊器一方面使用的是物理传导机制，声音微弱，易受干扰，并且使用时可听却不可视，被测者的听诊数据无法保存下来，无法用于再次诊断的对比、参考与分析;另一方面，由于受外界干扰明显，听诊环境的噪声直接影响听诊质量，甚至会干扰医生的诊断，尤其是对于经验并不是特别丰富的新手医生，更有必要给其提供一套新型的听诊与辅助诊断设备。
[0003]随着居民生活水平的日益提高，家庭医疗逐渐被大多数家庭所重视。尤其婴幼儿以及少儿属于肺部疾病高风险人群。因此，有必要将便携式电子听诊器在家庭内推广，让大多数不具备专业医疗知识的父母，也能在第一时间通过使用电子听诊器获得初步诊断意见，了解孩子的健康状况，如若患病也能引起家长第一时间的重视并及时就医。
[0004]现有的电子听诊器通常只具有肺音采集的功能，而不具备诊断能力。虽然对杂音能够进行一定程度的处理，但是使用的算法复杂，并且对突发产生的噪音比如突然的撞击声并没有很好的抑制，将造成使用者耳朵极大的不适。其昂贵的价格，使用和管理相关文件方面相对繁琐的操作，也使电子听诊器的推广受到一定的制约。
[0005]考虑到家庭医疗中听诊器的使用环境中不可避免存在比较严重的环境噪声，相对于有经验的医生可以根据人耳自身对噪声的抑制能力和长期经验排除噪声干扰对诊断的影响，具有辅助诊断功能的电子听诊器采用机器处理方式意味着环境噪声干扰的存在将极大影响辅助诊断的性能。因此，对于具有辅助诊断功能的电子听诊器而言，抑制环境环境噪声干扰改善听诊信号质量直接关系到电子听诊器的适用性，也是电子听诊器研发设计的难点。
[0006]中国专利CN103417241A公开一种肺音自动分析仪，包括诊断仪主机、装有声电传感器的肺音探头和无线电子听诊器。该发明能够选择实时检测和文件检测两种模式:实时检测通过肺音探头采集肺音信号并在电脑显示屏上显示诊断结果;文件检测可以从肺音分析仪中已储存的肺音中选取文件进行分析并在电脑液晶显示屏上显示诊断结果。该肺音分析仪的缺点是仪器庞大只适用于大型医疗或科研机构;数据分析时只使用采集到文件的最后8秒数据进行分析，数据量过小；同时并没有加入针对外界噪声的处理模块，无法消减外界噪声对听诊结果造成的干扰和影响。
[0007]中国专利CN102648860A公开一种振动式防噪声电子听诊器。该专利使用振动传感器代替传统听诊器的听体，将听诊部位的振动直接转换成电信号，之后通过放置在共鸣腔体中的放大电路输出声音，通过三通导管和耳塞导管将声音传入听诊人员耳内。该听诊器并未提及对外界人说话强干扰情况下的屏蔽作用，也不具备辅助诊断功能，甚至无法存储采集到的肺音用于后期的数据分析。
[0008]中国专利CN1994231A公开一种消除杂音的听诊装置及方法。该专利在听诊头上使用角速度传感器、角度传感器、压力传感器，自动判断听诊头是否到达听诊位置，自动控制听诊头工作的开启与关闭。该装置的缺点是，虽然能消除听诊头因摩擦、移动或撞击引入的干扰杂音，但并未对外界环境比如人说话声音、医疗设备工作声音或者其他外界不可预测的干扰噪声进行处理;并且使用时要求使用者有规范的听诊动作和操作，对已形成听诊习惯的资格较老的医生，难免造成不适。此外值得一提的是，目前国内专利更多局限于只针对听诊头摩擦或碰撞引入噪声的处理，极少有对外界较大噪声干扰进行消减或抑制的电子听诊器专利公开。
【发明内容】
[0009]本发明的目的是针对现有技术存在的上述不足，提供一种使用双声道ANC算法提升听诊质量，采用统计学及机器学习算法，进行肺音健康状况识别，辅助诊断的具有主动降噪和辅助诊断功能的电子听诊器。
[0010]本发明包括:
[0011 ]听诊头，听诊头上设有内置声音采集通道和外置声音采集通道；
[0012]音频处理电路，音频处理电路输入端与听诊头的内置声音采集通道和外置声音采集通道相连，音频处理电路用于接收采集的声音；
[0013]液晶显示屏，液晶显示屏用于显示电子听诊器的工作状态；
[0014]按钮，按钮用于驱动电子听诊器进入录音模式；
[0015]微处理器控制电路，微处理器控制电路输出端与音频处理电路的输入端、液晶显示屏的输入端相连，微处理器控制电路输入端与按钮、音频处理电路输出端、液晶显示屏输出端相连，微处理器控制电路用于控制各电路协调工作；
[0016]耳机，耳机与音频处理电路的输出端相连，耳机用于实时监听采集到的肺音；
[0017]开关，开关与电源相连，开关用于控制整个电子听诊器的开启和关闭；
[0018]SD卡，SD卡用于记录采集的肺音信息并保存成音频文件，SD卡分别与音频处理电路和的微处理器控制电路连接。
[0019]所述听诊头可采用麦克风。
[0020]本发明将采用基于统计学思想的机器学习方法，运用HMM+MCE算法，通过大数据训练出正常肺音和异常肺音各自对应的模型，存储在微处理器控制电路中。之后通过计算输入肺音的特征参数与对应的似然概率值，实现归类与识别，有效识别采集到的肺音对应的健康状况(正常/异常)，并显示在液晶显示屏中。
[0021]本发明由于运用机器学习方法，要求训练肺音数据和测试肺音数据无外界噪声干扰。因此本发明在听诊头背面，加入副麦克风用于形成双通道的麦克风阵列，在听诊设备领域首次运用ANC算法对肺音采集过程中引入的环境噪声(包括人语)进行消减。通过处理两个声道采集的不同声音，对副麦克风采集到的外界干扰噪声做一定变换后，用主麦克风采集到的声音减去副麦克风采集到的干扰噪声，最大程度上消减主麦克风中包含的干扰噪声，提1?听诊质量D
[0022]本发明可以通过修改微处理器控制电路某些管脚的参数以及某些寄存器存储的数据，实现对录音文件的采样率、采样精度、采样时间和文件命名的预设定及修改。
[0023]本发明采用微处理器控制电路控制SD卡模块的读写，将录音文件存储在SD卡内并能按规律自动命名，实现录音文件的大容量存储、管理与便捷读取。
[0024]本发明使用双声道主动降噪(Active Noise Canceling,ANC)算法，帮助医生在噪杂的背景环境下获得干扰较小的清晰肺音进行实时听诊，同时该听诊器可通过统计学分析作出肺音为正常或异常的诊断，可作为医疗辅助诊断手段，适合于家居使用以监测孩子的肺部健康情况。
【附图说明】
[0025]图1为本发明实施例的结构框图。
[0026]图2为本发明实施例双声道主动降噪所使用的听诊头侧视图。
[0027]图3为本发明实施例机身外壳示意图。
[0028]图4为本发明实施例使用的丽8978音频处理电路电路原理图。
[0029]图5为本发明实施例使用的s3c2440单片机管脚图。
[0030]图6为本发明实施例的算法流程图。
[0031 ]图7为本发明实施例用于识别肺音使用的MCE算法流程图。
【具体实施方式】
[0032]以下实施例将结合附图对本发明进一步说明。
[0033]图1所示为本发明实施例的结构框图。本发明实施例包括:
[0034]听诊头，听诊头上设有内置声音采集通道和外置声音采集通道；
[0035]音频处理电路4，音频处理电路输入端与听诊头的内置声音采集通道和外置声音采集通道相连，音频处理电路用于接收采集的声音；
[0036]液晶显示屏9，液晶显示屏用于显示电子听诊器的工作状态；
[0037]按钮6，按钮用于驱动电子听诊器进入录音模式；
[0038]微处理器控制电路5，微处理器控制电路输出端与音频处理电路的输入端、液晶显示屏的输入端相连，微处理器控制电路输入端与按钮、音频处理电路输出端、液晶显示屏输出端相连，微处理器控制电路用于控制各电路协调工作；
[0039]耳机8，耳机与音频处理电路的输出端相连，耳机用于实时监听采集到的肺音；
[0040]开关3，开关与电源相连，开关用于控制整个电子听诊器的开启和关闭；
[0041 ] SD卡7，SD卡用于记录采集的肺音信息并保存成音频文件，SD卡分别与音频处理电路和的微处理器控制电路连接。
[0042]所述听诊头包括主麦克风I和副麦克风2，分别用于采集被测者的肺音和外界的噪声干扰，作为本发明的输入部分，与音频处理电路4的输入端相连;音频处理电路4的控制端与微处理器控制电路5的输出端相连，由微处理器控制电路5控制音频处理电路4的工作模式和工作状态;音频处理电路4的输出端分别与SD卡7和耳机8相连接，SD卡7用于记录采集的肺音信息并保存成音频文件，耳机8用于使用者的实时监听;微处理器控制电路的输入端还与开关3相连，由开关3控制整个仪器的开启和关闭;微处理器控制电路5的输入端还与按钮6相连，通过不停扫描当按钮6被按下时，控制整个仪器进入录音模式;微处理器控制电路5的输出端还与液晶显示屏9相连，当录音模式完成后，会在液晶显示屏9上显示对应提示信息，液晶显示屏在每次录音听诊结束之后