一种肠鸣音处理系统的制作方法

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种肠鸣音处理系统。

背景技术：

肠鸣音是人体最重要的体征信号之一，它是由人体小肠运动造成肠内容物之间以及肠内容物与肠壁间摩擦、撞击产生的声音，是小肠运动状态的反映。由于肠鸣音不似心音、肺音那样有规律性，它的非周期性和随机性较强，给临床诊断和医学研究带来很大困难。目前医学上对肠鸣音音的诊断方式和研究方法仍仅停留在腹部听诊的形式。

随着医学的发展和科学技术的进步，人们对肠鸣音的认识也逐渐加深，肠鸣音音这一体征也越来越受到大家的重视，于是人们就开始着手研究一些能够采集并识别肠鸣音音的智能医疗设备，部分方案可实现肠鸣音的识别，但识别方法需要在专门的数据后台服务器去处理，采集设备无法单独使用，局限性大，而且设备不够智能化，不利于资源信息的共享及进一步的开发利用。

技术实现要素：

针对现有技术中采集肠鸣音数据以及对肠鸣音数据的处理存在的上述问题，现提供一种旨在实现准确采集肠鸣音数据，并对肠鸣数据及时处理，克服了现有技术中处理肠鸣音数据不够灵活依赖后台服务端处理耗时较长的缺陷。

具体技术方案如下：

一种肠鸣音处理系统，应用于对患者的肠鸣音数据的处理，其中，包括：

监测装置，以及与所述监测装置远程连接的服务端；

多个客户端，分别与所述服务端连接；

所述监测装置包括：

采集单元，贴敷于人体皮肤表面，并对应贴敷在人体上能够检测所述肠鸣音数据的监测部位，用以贴敷于人体的检测部位，以采集人体的所述肠鸣音数据；

数据压缩处理单元，与所述采集单元连接，用以将获取的所述肠鸣音数据进行压缩处理并保存；

数据传输单元，与所述数据压缩处理单元，用以将处理后的所述肠鸣音数据发送至远程连接的所述服务端中；

多个所述客户端用以连接所述服务端，所述客户端通过所述服务端的账户验证后，

获取所述服务端赋予所述账户对应的操作所述肠鸣音数据的权限，并根据所述权限对所述肠鸣音数据进行操作。

优选的，所述采集单元主要由四路传感器组成；

每个所述传感器设置为驻极体式结构；

四路所述传感器中的一路采集环境噪音，另外三路用以采集人体的所述肠鸣音数据。

优选的，每个所述传感器均提供一腹贴，所述腹贴包括正反两面，所述腹贴的一面设置有所述传感器，所述腹贴的另一面用以贴敷于人体的检测部位。

优选的，所述监测装置包括一输入控制单元，所述输入控制单元与所述数据压缩处理单元连接；

所述输入控制单元提供给使用者输入患者信息；

所述患者信息包括：床号、系统时间和采集定时数据；

所述数据压缩处理单元将所述患者信息与对应的所述肠鸣音数据进行绑定，并通过所述数据传输单元关联保存于远程的所述服务端中。

优选的，所述监测装置包括一数据采集处理单元，所述数据采集处理单元与所述采集单元连接；

所述数据采集处理单元用以提供第一预设算法对所述采集单元采集的所述肠鸣音数据进行降噪处理；

所述数据采集处理单元还提供一第二预设算法对应降噪后的所述肠鸣音数据进行识别，以对采集的所述肠鸣音数据进行分类保存。

优选的，所述监测装置包括一显示单元，所述显示单元与所述压缩储存单元连接，用以显示所述监测装置的工作状态。

优选的，所述监测装置包括一数据异常处理单元，所述数据异常处理单元与所述采集单元连接，用以在所述监测装置工作出现异常时以报警信息的方式提醒使用者。

优选的，所述服务端包括一储存单元；

所述储存单元提供一数据库，所述第一数据库用以对患者的所述患者信息以及所述肠鸣音数据进行关联保存。

优选的，所述服务端包括一共享平台，所述共享平台用以供所述客户端的使用者分享所述肠鸣音数据。

优选的，所述服务端包括一流媒体处理单元与所述储存单元连接，所述流媒体处理单元用以将从所述监测装置接收的所述肠鸣音数据实时发送至所述客户端。

上述技术方案具有如下优点或有益效果：通过监测装置可将采集的肠鸣音数据进行本体处理保存，并且还可将处理后的数据发送至服务端，方便与服务端连接的客户端及时访问，克服了现有技术中处理肠鸣音数据不够灵活依赖后台服务端处理耗时较长的缺陷。

附图说明

参考所附附图，以更加充分的描述本发明的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本发明范围的限制。

图1为本发明一种肠鸣音处理系统实施例的结构示意图；

图2为本发明一种种肠鸣音处理系统实施例中，关于监测装置的结构示意图；

图3为本发明一种种肠鸣音处理系统实施例中，关于采集单元的结构示意图；

图4为本发明一种种肠鸣音处理系统实施例中，关于传感器的结构示意图；

图5为本发明一种种肠鸣音处理系统实施例中，关于传感器中放大电路结构示意图；

图6为本发明一种种肠鸣音处理系统实施例中，关于传感器中低通滤波电路的结构示意图；

图7为本发明一种种肠鸣音处理系统实施例中，关于自适应算法原型框图；

图8为本发明一种种肠鸣音处理系统实施例中，关于自适应算法用于噪声抵消的框图。

附图标记表示：

1、监测装置；2、服务端；3、客户端；11、采集单元；12、数据压缩处理单元；13、数据传输单元；14、输入控制单元；15、数据采集处理单元；16、数据异常处理单元；21、存储单元；111、传感器；A、显示单元；a1、外壳；a2、隔膜；a3、驻极体；a5、背电极；a4、空气间隔；a6、内置电路；。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

本发明的技术方案中包括一种肠鸣音处理系统。

如图1所示，一种肠鸣音处理系统的实施例，应用于对患者的肠鸣音数据的处理，其中，包括：

监测装置1，以及与监测装置1远程连接的服务端2；

多个客户端3，分别与服务端2连接；

监测装置1包括：

采集单元11，

贴敷于人体皮肤表面，并对应贴敷在人体上能够检测肠鸣音数据的监测部位，用以采集人体的肠鸣音数据；数据压缩处理单元12，与采集单元11连接，用以将获取的肠鸣音数据进行压缩处理并保存；

数据传输单元13，与数据压缩处理单元12，用以将处理后的肠鸣音数据发送至远程连接的服务端2中；

多个客户端3用以连接服务端2，客户端3在通过服务端3的账户验证后，获取服务端2赋予账户对应的操作肠鸣音数据的权限，并根据权限对肠鸣音数据进行操作。

现有的肠鸣监测装置1将采集的肠鸣音数据只提供给后台连接的服务端2进行处理，使用者不能及时的获取处理后的肠鸣音数据，并且不方便对患者的肠鸣音数据实时的监控，针对上述的问题本发明通过采集单元11贴敷于人体的检测部位，其中采用贴敷的检测方式能够使得采集数据钢架准确，采集单元11将采集的肠鸣音数据输出至数据压缩处理单元12，通过数据压缩处理单元12对采集肠鸣音数据进行压缩处理，其中一般采集的肠鸣音数据较大，因此数据压缩处理单元12可通过采用ADPCM压缩算法，以高保真的格式处理肠鸣音数据，采样频率高达44.1KHz；

对肠鸣音数据进行处理后，将处理后的肠鸣音数据保存至本地的存储器中，其本地的存储器可采用SD\MS卡，为了保证对患者的肠鸣音数据做到实时的监控，可通过数据传输单元13将处理后的肠鸣音数据发送至服务端2；保存于服务端2中肠鸣音数据，为了方便不同身份用户的客户端3访问服务端2中的数据，服务端2可通过对客户端3的账户赋予不同的操作权限，客户端3的账户于通过服务端2的验证后，根据服务端2授予的权限于服务端2中访问对应的肠鸣音数据，其中客户端3的账户可包括患者、医生、以及管理者；

其中需要说明的是数据传输单元13可通过WiFi、3/4G、蓝牙或者以太网连接的方式将肠鸣音数据以及患者的其它信息发送至服务端2；

需要说明的是服务端2可对保存于其中的肠鸣音数据以云服务的形式提供运算处理。

在一种较优的实施方式中，如图3所示，采集单元11主要由四路传感器111组成；

每个传感器111设置为驻极体式结构，四路传感器111中的一路采集环境噪音，另外三路传感器111用以采集人体的肠鸣音数据。

上述技术方案中，如图4所示，，传感器111可采用驻极体式结构，对低频信号灵敏度较高；

上述技术方案中传感器111的结构包括；

呈半球形的外壳a1，其中外壳的材质为隔音材质制成；

隔膜a2，设置于外壳a1的底部于背向球面的方向，并于外壳a1构成一密封的容置空间；

驻极体a3，设置于容置空间内且位于隔膜a2的上方；

背电极a5，设置于驻极体的上方；

空气间隔a4，设置于驻极体a3与背电极a5之间；

内置电路a6，设置于容置空间内，并与背电极a5连接。

如图5至图6所示，传感器111中的内置电路a6包括放大电路和低通滤波电路，能对微弱肠鸣音信号(肠鸣音频率普遍集中在60Hz～1500Hz)进行采集。

本装置采用四路传感器111，一路采集环境噪音，三路采集肠鸣音，增大了采集面积，提高了采集成功率，解决了信号采集难，采集的信号弱的问题；

需要说明的是，监测装置1并不局限放置于固定位置进行操作，而是携带方便可移动的。

在一种较优的实施方式中，每个传感器111均提供一腹贴，腹贴包括正反两面，正反两面均设置有粘胶层，传感器111设置于腹贴的一面，腹贴的另一面粘贴于人体的检测部位。

上述技术方案中，腹贴采用双面自粘性硅凝胶固态材料，在需要采集人体检测部位时，将设置有粘胶层一面腹贴于测试部位，而传感器111设置于腹贴另一面，上述设计操作简单，安全可靠，能使传感器111与皮肤得以更好的接触，解决了腰带式固定传感器111不牢固、不紧贴、佩戴困难等问题。

在一种较优的实施方式中，监测装置1包括一输入控制单元14，输入控制单元14与数据压缩处理模块连接，用以控制监测装置1的开启或者关闭。

在一种较优的实施方式中，

监测装置包括一输入控制单元14，输入控制单元14与数据压缩处理单元12连接；

输入控制单元14提供给使用者输入患者信息；

患者信息包括：床号、系统时间和采集定时数据；

数据压缩处理单元12将患者信息与对应的肠鸣音数据进行绑定，并通过数据传输单元13关联保存于远程的服务端2中。

上述技术方案中，输入的患者信息还可包括患者年龄、性别、地域等信息，通过将患者信息于肠鸣音数据进行绑定，可方便服务端2对绑定的数据进行分析处理，同时有利于医学研究提供数据基础。

在一种较优的实施方式中，如图2所示，监测装置1包括一数据采集处理单元15，数据采集处理单元15与采集单元11连接；

数据采集处理单元15用以提供预设算法对采集单元11采集的肠鸣音数据识别，以对采集的肠鸣音数据进行分类保存。

上述技术方案中，数据采集处理单元15主要控制将采集单元11对采集的肠鸣音数据将模拟信号转化为数字信号，并经过放大处理后，采用预设算法包括去环境噪音算法和肠鸣音特征算法识别出肠鸣音数据的特征，其特征包括，频率、响度；

需要说明的是肠鸣音特征算法主要是针对肠鸣音中的频率和响度设计的算法。

以下针对去噪音以及肠鸣音数据特征提取给出具体的实施例，算法执行顺序是先通过第一预设算法即去除噪音对采集的肠鸣音数据进行去噪处理，然后通过第二预设算法即肠鸣音特征算法对去噪后的肠鸣音数据进行特征提取，具体如下：

对采集的肠鸣音数据进行去噪过程：

基本原理，采用音频自适应主动降噪：四路传感器111，一路采集环境噪音即参考噪声，三路采集肠鸣音即有用肠鸣音数据信号和噪声的叠加，三路工作原理相同因此作为同一类的一路描述；

根据自适应VSSLMS算法，降噪系统利用一路的参考噪声抵消另外一路中的噪声并输出有用信号。相对于被动降噪而言，主动降噪能够根据输入信号的变化调整自身的参数，更有效地去除噪声。相比于经典滤波器(高通、低通等)，主动降噪系统的自适应滤波器能够去除与有用信号同频的噪声；

算法执行自适应主动降噪系统误差的一般表达式：

e(n)＝d(n)-y(n) (1)

y(n)是背景噪声x(n)相关的信号，那么

e(n)＝d(n)-w(n)x^T(n) (2)

其中，w(n)＝[w₀,w₁,....,w_L],x(n)＝[x(n),x(n-1),....,x(n-L)]，L表示滤波器的阶数。y(n)可以通过选择最佳FIR维纳滤波器的最佳加权w(n)计算出来的，即

其中,x(n-i)是由x(n)延时得到。

如图7所示是自适应算法一般原型的原理框图。其中s(n)是有用信号，v(n)是背景噪声。期望信号d(n)即待处理信号，由有用信号s(n)和背景噪声v(n)构成，且s(n)和v(n)不相关。输入信号x(n)实际上是与的d(n)中的s(n)相关的参考信号s′(n)。于是式(1)可转换为：

e(n)＝(s(n)+v(n))-w(n)s′(n)^T

其中，s′(n)^T＝[s′(n),s′(n-1),...s′(n-L)]^T。

如图8所示是基于维纳滤波器的自适应噪声抵消原理方框图，式(1)可转换成

e(n)＝(s(n)+v(n))-w(n)v′(n)^T

其中是s(n)和v(n)不相关，v′(n)^T＝[v′(n),v′(n-1),...,v′(n-L)]^T。输入信号x(n)实际上是与的d(n)中的v(n)相关的参考信号v′(n)。

在噪声抵消系统中e(n)实质是待处理信号抵消噪声后的有用信号s′(n)。这个有用信号与信号源中的有用信号s(n)不是完全一样的，因为经过滤波器的系数只能逼近最优解，处理输出的信号也只能逼近原来的有用信号。

采集信号利用VSSLMS算法进行噪声抵消。图7和图8算法步骤如下表1所示。

表1 VSSLMS算法步骤比较

其中s^T＝[s(n),s(n-1),...s(n-L)]^T,v^T＝[v(n),v(n-1),...,v(n-L)]^T。

由此可以看出：VSSLMS算法运用在噪声抵消系统中，实际上是将信号源和噪声源进行了角色互换。其整体的算法步骤并没有大的改变，只是输入信号有所不同，滤波器内部并没有变化。降噪的算法计算简单，易于实现。

对去噪后的肠鸣音数据进行特征提取的过程：

基本原理，为了实现对肠鸣音的快速准确解析，对肠鸣音信号进行频谱分析，采用能量集中度高、局部特性好的db6小波函数作为小波包母函数并选取适合肠鸣音信号分析的最优基，对不同类的肠鸣音信号进行4层小波包分解，得到最优基的小波包系数。根据小波包系数与信号能最在时域上的等价关系，提取最优基频带的归一化能量作为肠鸣音的特征向量。采用类别可分离性判据，计算出各类肠鸣音特征的可分性测度均值。

具体算法执行如下：

小波包母函数的选择直接影响信号的分析精度，肠鸣音信号的时频分析要求小波包母函数的时间局部性好，能量集中度高。Daubechies小波具有好的局部特性，能够在各种瞬变波形中较好地提取有用信号成分，经反复试验和比对，最终选择db6紧支集正交小波作为小波包母函数。

db6小波对应的小波函数ψ(t)和尺度函数φ(t)中的支撑区为11，ψ(t)的消失矩阶数为6。db6小波没有明确的表达式，其转换函数h的平方模由(1)式给出：

其中，为二项式系数。

小波包算法

在小波多分辨分析理论的基础上，将尺度函数φ(t)记为u₀(t)，小波函数ψ(t)记为u₁(t)，于是由二尺度方程：

定义的函数集合{u_n(t)}_n∈Z称为由u₀(t)＝φ(t)所确定的小波包，其中h(k)、g(k)是共轭滤波器系数。

特征提取

由Parseval等式：

可知，小波变换系数C_j,k具有能量的量纲，可用于能量分析。由于不同心脏疾病的肠鸣音信号在各分解频带上具有不同的能量分布，因此可将小波包系数的能量作为肠鸣音信号的特征向量。

类别可分离性判据

对于同一类特征构成的特征集合{a_i，i＝1，2，…k}，其类内距离是衡量模式可分性的重要指标之一。类内距离的平方定义为该集合内各特征向量间距离的均方值：

对于两类特征集合{a_i，i＝1，2，…k_a}和{b_j，j＝1，2，…k_b，其中a_i∈A类，b_j∈B类，则A类与B类之间距离的平方为：

由此可见，如果某种特征提取表示能够使得类间距离较大，类内距离较小，则称这种提取方法是好的。把类内距离和类间距离统一起来，定义可分性测度为：

它可作为衡量不同类间可分性的一个指标。J_A,B越大，表示类A与类B间的可分性越好；J_A,B越小，表示类A与类B间的可分性越差。

在一种较优的实施方式中，监测装置1包括一显示单元，显示单元与压缩储存单元时21连接，用以显示监测装置1的工作状态。

上述技术方案中，显示单元可采用LCD或者LED显示屏，其显示内容还包括实时采集的肠鸣音数据，输出传输单元的传输工作状态，监测装置1系统时间；

还包括监测装置1的开机灯、采集单元11的工作灯，输出传输工作灯。

本发明中的监测装置1中还包括电源管理单元，用以为监测装置1中的其它单元提供电源。

在一种较优的实施方式中，监测装置1包括一数据异常处理单元16，数据异常处理单元16与采集单元11连接，用以在监测装置1工作出现异常时以报警信息的方式提醒使用者。

上述技术方案中，监测装置1工作出现的异常包括，电池没电、传感器111未连接等，其报警信息主要通过显示单元显示对应的报警信息内容，如“电池电量不足”，“传感器未连接”。在一种较优的实施方式中，服务端2包括一储存单元时21；

储存单元时21提供一数据库，数据库用以对患者的患者信息以及肠鸣音数据进行关联保存，其中还包括肠鸣音数据的特征，如频率以及音响等。

医学研究的肠鸣音数据，其中肠鸣音数据主要是罕见的，因而具有医学研究的肠鸣音数据

储存单元时21数据库，第三数据库保存用以教学的肠鸣音数据，其中教学的肠鸣音数据可结合相关患者的病例信息，方便进行教学讲解。

在一种较优的实施方式中，服务端2包括一共享平台，共享平台用以供客户端3的使用者分享肠鸣音数据。

上述技术方案中，设置的共享平台，可供不同客户端3之间的使用者针对肠鸣音数据进行交流，学习，讨论。

在一种较优的实施方式中，服务端2包括一流媒体处理单元与储存单元时21连接，流媒体处理单元用以将从监测装置1接收的肠鸣音数据实时发送至客户端3。

上述技术方案中，客户端3可包括，手机、平板电脑、个人电脑等，其中客户端3通过账户信息于服务端2中验证通过后，客户端3可根据服务端2赋予的权限访问相关的数据，包括，访问不同的数据库中查看获取相关的肠鸣音数据以及患者信息等；

还包括客户端3于远程发送控制指令至服务端2，服务端2根据控制指令形成对应的控制信息值监测装置1，以控制监测装置1的开启或者关闭，或者控制采集单元11的开启或者关闭。

以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。