一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统及辅助诊断方法

：
1.本发明涉及医疗仪器技术领域，具体为一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统及辅助诊断方法。


背景技术：

2.目前临床上心音听诊主要还是使用普通的听诊器，依赖于医生主观的感觉来判断心脏疾病类型及程度，这就导致了判断准确性差异很大。有经验的医生可以捕捉到细微的杂音信号而对疾病做出准确的诊断，而欠缺经验的医生则往往不能捕捉到相应异常信号而造成漏诊或者误诊。虽然现在临床上有心脏彩超、心电图等辅助检查设备但是心音对心脏疾病的诊断仍十分重要，尤其是在基层医院心脏超声和心电图设备缺乏，难以在初期准确判断心脏疾病的发生。专利申请号为cn201910575620.0的专利公开了一种智能听诊系统，包括电子听诊器、患者终端、医生终端和服务器，服务器包括：数据获取模块、数据处理模块、听诊数据库、初步判断模块、数据发送模块、数据接收模块和通知模块，初步判断模块用于将所述患者的听诊数据、正常人的听诊数据和各类病理特征信息进行对比和分析，得到初步判断结果；数据发送模块用于将患者检测的音频信号和将初步判断结果发送给医生终端；数据接收模块用于接收医生终端发送的诊断结果。系统能自动对用户患者的音频信号进行初步判断，得到初步判断结果，给医生提供诊断方向，减少医生的诊断难度和诊断时间。但是这种设备是将患者的听诊信号数据与正常人的听诊数据和各类病理特征信息进行对比和分析来得到初步判断结果的，由于心音信号来源复杂，噪声较多，采用简单的信号对比分析很难准确及时判定心脏是否存在疾病，后续还需要医生的经验判断，初诊的准确率较低。


技术实现要素：

3.(一)解决的技术问题
4.针对现有技术的不足，本发明提供一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统及辅助诊断方法，解决现有技术由于心音信号来源复杂，噪声较多，采用简单的信号对比分析很难准确及时判定心脏是否存在疾病，后续还需要医生的经验判断，初诊的准确率较低的问题。
5.(二)技术方案
6.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统，包括心音信号采集模块、服务器、打印模块和远程传输模块，所述服务器包括信号处理模块、显示器模块和智能诊断模块；
7.所述心音信号采集模块有多个，用于在心脏的多个听诊区独立采集心音信号；
8.所述信号处理模块用于将所述心音信号采集模块采集的心音信号进行a/d转换，转换成电信号后放大并过滤；
9.所述显示器模块用于显示经过所述信号处理模块处理后的心音信号波形；
10.所述智能诊断模块用于在已有心音信号数据集的基础上进行深度学习，形成训练好的boost预测模型，并对所述信号处理模块传输的心音信号进行预测，输出诊断结果；
11.所述打印模块用于打印诊断结果和心音信号波形；
12.所述远程传输模块用于远程传输心音信号和诊断结果。
13.进一步地，所述心音信号采集模块有5个。5个所述心音信号采集模块分别在患者身上不同的听诊区进行心音信号的采集，通过不同听诊区心音信号的强度和频率，计算异常声源的准确位置，以方便准确判断心脏内病变部位。
14.进一步地，所述信号处理模块包括前置放大电路、低通滤波电路和a/d转换电路。由于心音信号是一种十分微弱的生理信号，因此合理进行信号的放大和滤波是保证监测精准度的必要条件，通过设置前置放大电路、低通滤波电路和a/d转换电路，可以有效地放大信号并滤除放大信号中的噪声，保证经过放大、滤波后的信号尽可能小的失真。
15.进一步地，所述智能诊断模块采用滑窗切割的方式对心音信号进行分割后，利用boost训练模型对每一段心音进行预测，再用取平均的方式对整段心音的健康状况进行判定。由于听诊时的环境以及心音传感器做工不同，导致心音的采集质量有着不可忽略的影响，若是采集端设置的心音放大倍数不同，将导致心音数据范围不同，这可能影响网络的收敛速度甚至模型效果，因此需要将数据进行规范化处理。由于卷积网络具有平移不变性，因此不需要对数据特征点进行定位，使用滑窗切割的方式将心音切片，即把一条心音样本切分成许多等长的子心音段，采用滑窗的方式对心音信号进行切割处理，可以保证智能诊断的准确性和数据利用的最大化。
16.进一步地，所述数据集中所提供的数据由训练集和测试集两部分组成，共包含正常心音和非正常心音两类，采样频率均为2000hz，数据保存为单通道的wav格式，这些心音数据采集包含成年人和儿童，并且是从人体身上的不同部位采集的，包括主动脉瓣区、肺动脉瓣区、主动脉瓣第二听诊区、肺动脉瓣第二听诊区、三尖瓣区和二尖瓣区，其中正常心音采集自身体健康的人，异常心音采集自确诊心脏疾病的患者。
17.进一步地，所述数据集中包含两类心音样本，分别为正常心音和异常心音，以一条完整心音为单位，从每类数据中随机抽取90％的数据为所述训练集，剩下的10％为所述验证集，各类的所述训练集合并作为总训练数据，各类的所述验证集合并作为总验证数据，先通过10折交叉验证确定好最佳的迭代次数，再使用全部数据作为最终的训练集，待模型训练完成之后，再进行测试，得出最终结果。通过所述数据集的交叉验证实验，可以得到最佳迭代次数，然后使用所述数据集中的全部训练数据数据进行最佳迭代次数的数据迭代，再使用所述数据集中的所述测试集进行验证，即可证实模型的有效性。
18.本发明还公开了一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的辅助诊断方法，包括以下步骤：
19.s1、通过多个所述心音信号采集模块与患者体表不同的听诊区接触，采集心音信号；采集的心音信号经过所述信号处理模块进行滤波、光滑、异常值修正后的趋势明显易识别的波形通过所述显示器模块显示；
20.s2、所述智能诊断模块用于在已有心音信号数据集的基础上进行深度学习，形成训练好的boost预测模型，并对所述信号处理模块传输的心音信号进行预测，输出初步诊断结果；
21.s3、所述打印模块将初步诊断结果和心音信号波形打印，并通过所述远程传输模块将心音信号波形和初步诊断结果远程传输至医生，医生通过初步诊断结果和心音信号波形给出进一步的诊断意见并反馈。
22.(三)有益效果：
23.相对于现有技术，本发明的有益效果是：通过设置心音信号采集模块、服务器、打印模块和远程传输模块，服务器包括信号处理模块、显示器模块和智能诊断模块，通过心音信号采集模块实时采集患者的心音信号并进行处理，智能诊断模块在已有心音信号数据集的基础上进行深度学习，形成训练好的boost预测模型，再对新采集的患者的心音信号进行预测，输出初步诊断结果，并通过远程传输模块将心音信号波形和初步诊断结果远程传输至医生，医生通过初步诊断结果和心音信号波形给出进一步的诊断意见，可以有效提高心脏疾病初诊的准确率，减轻基层医生工作负担。
附图说明：
24.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
25.图1为本发明实施例所述一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的架构设计原理图；
26.图2为本发明实施例所述一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的硬件电路框图；
27.图3为本发明实施例所述一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的放大滤波电路图；
28.图4为本发明实施例所述一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的心音预测流程示意图；
29.图5为本发明实施例所述一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的所述ssl深度学习流程示意图；
30.图6为本发明实施例所述一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的所述boost模型更新流程示意图；
31.图7为本发明实施例所述一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的系统软件设计流程框图；
32.图中：1、心音信号采集模块、2、服务器；21、信号处理模块；211、前置放大电路；212、低通滤波电路；213、a/d转换电路；22、显示器模块；23、智能诊断模块；24、数据存储模块；3、打印模块；4、远程传输模块；5、接收终端；
具体实施方式：
33.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。
34.如图1至图7所示的一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统，包括心音信号采集模块 1、服务器 2、打印模块3和远程传输模块4，服务器2包括信号处理模块21、显示器模块
22和智能诊断模块23，以及数据存储模块24。
35.心音信号采集模块1有5个，用于在心脏的多个听诊区独立采集心音信号；通过不同听诊区心音信号的强度和频率，可以计算异常声源的准确位置，以方便准确判断心脏内病变部位。
36.信号处理模块21用于将心音信号采集模块1采集的心音信号进行a/d转换，转换成电信号后放大并过滤；信号处理模块2包括前置放大电路211、低通滤波电路212和a/d转换电路213。由于心音信号是一种十分微弱的生理信号，因此合理进行信号的放大和滤波是保证监测精准度的必要条件，通过设置前置放大电路211、低通滤波电路212和a/d转换电路213，可以有效地放大信号并滤除放大信号中的噪声，保证经过放大、滤波后的信号尽可能小的失真。
37.显示器模块22用于显示经过信号处理模块21处理后的心音信号波形；
38.智能诊断模块23用于在已有心音信号数据集的基础上进行深度学习，形成训练好的boost预测模型，并对信号处理模块21传输的心音信号进行预测，输出诊断结果；
39.数据存储模块24用于将诊断结果进行存储；
40.打印模块3用于打印诊断结果和心音信号波形；
41.远程传输模块4用于向接收终端5远程传输心音信号和诊断结果。
42.智能诊断模块23采用滑窗切割的方式对心音信号进行分割后，利用boost训练模型对每一段心音进行预测，再用取平均的方式对整段心音的健康状况进行判定。由于听诊时的环境以及心音传感器做工不同，导致心音的采集质量有着不可忽略的影响，若是采集端设置的心音放大倍数不同，将导致心音数据范围不同，这可能影响网络的收敛速度甚至模型效果，因此需要将数据进行规范化处理。由于卷积网络具有平移不变性，因此不需要对数据特征点进行定位，使用滑窗切割的方式将心音切片，即把一条心音样本切分成许多等长的子心音段，采用滑窗的方式对心音信号进行切割处理，可以保证智能诊断的准确性和数据利用的最大化。
43.进行boost预测模型训练的数据来源为数据集，数据集中所提供的数据由训练集和测试集两部分组成，共包含正常心音和非正常心音两类，采样频率均为2000hz，数据保存为单通道的wav格式，这些心音数据采集包含成年人和儿童，并且是从人体身上的不同部位采集的，包括主动脉瓣区、肺动脉瓣区、主动脉瓣第二听诊区、肺动脉瓣第二听诊区、三尖瓣区和二尖瓣区，其中正常心音采集自身体健康的人，异常心音采集自确诊心脏疾病的患者。
44.用于boost训练的数据需要进行以下三个预处理操作：
45.(1)数据采样：心音一般是一段60s-120s左右的音频，虽然不同数据集的心音采样频率不同，但是由于心音的频率范围为20-800hz，为了训练和验证模型的有效性，根据奈奎斯特定律，在此统一将心音重采样到2000hz，既降低了运算量，又可以完整保留心音信息。
46.(2)数据规范化：若数据的尺度不同会影响模型的收敛速度和准确率，通过z分数对心音样本进行规范化处理，主要是将数据整体减去其平均数，然后再除以其标准差；通过这样的处理之后，可以将所有数据集中在0附近，标准差为1，使得所有的数据尺度保持一致。
47.(3)数据切分：为了统一数据长度，将数据通过滑窗采样的方式，将一条心音样本切分成多条长度为5s的心音片段，滑窗宽度为10000，步长为2000，在2000hz的采样频率下，
每个子心音段包含10000个数据点，可提升数据利用率，提高模型的泛化性能。
48.数据集中包含两类心音样本，分别为正常心音和异常心音，以一条完整心音为单位，从每类数据中随机抽取90％的数据为训练集，剩下的10％为验证集，各类的训练集合并作为总训练数据，各类的验证集合并作为总验证数据，先通过10折交叉验证确定好最佳的迭代次数，再使用全部数据作为最终的训练集，待模型训练完成之后，再进行测试，得出最终结果。通过数据集的交叉验证实验，可以得到最佳迭代次数，然后使用数据集中的全部训练数据数据进行最佳迭代次数的数据迭代，再使用数据集中的测试集进行验证，即可证实模型的有效性。
49.鉴于卷积神经网络的自动特征提取的特性，使用深度学习模型对已有的心音数据提取结构化特征，再使用结构化的心音数据训练boost模型，利用boost模型对心音数据进行最终的分类。
50.为了提高boost预测模型的准确率，对于新采集的心音信号，系统采用ssl(semi-supervised learning)深度学习的方式对数据进行标注，可以利用现有模型代替人力进行部分标注工作，并且利用高质量的标注数据进行模型更新。心音信号在经过智能诊断模块23的预测之后将得到分类结果及置信度，系统会将结果及置信度反馈到用户端，同时会将心音文件以及分类结果和置信度存入数据库。如果心音诊断结果的置信度高于0.9，则认为本次心音的模型诊断结果可靠；如果心音诊断结果的置信度低于0.9，则认为模型诊断结果不可靠；待数据库中置信度低于0.9的心音累计到一定量的时候，寻找专业医生进行人工标注，并将心音置信度设置为1。通过ssl深度学习的方法可以极大减少人力成本，随着模型的更新，其性能也会越来越强，人工干预的比例也将越来越低，最终将替代人力。
51.随着系统服务时间的增加，服务器中累计的心音数据的数量也将直线上升，boost模型也可以进行动态更新。本系统采用全量和增量两种更新策略，boost模型更新的流程见图6。
52.本发明还公开了一种智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统的辅助诊断方法，包括以下步骤：
53.s1、通过多个所述心音信号采集模块与患者体表不同的听诊区接触，采集心音信号；采集的心音信号经过所述信号处理模块进行滤波、光滑、异常值修正后的趋势明显易识别的波形通过所述显示器模块显示；
54.s2、所述智能诊断模块用于在已有心音信号数据集的基础上进行深度学习，形成训练好的boost预测模型，并对所述信号处理模块传输的心音信号进行预测，输出初步诊断结果；
55.s3、所述打印模块将初步诊断结果和心音信号波形打印，并通过所述远程传输模块将心音信号波形和初步诊断结果远程传输至医生，医生通过初步诊断结果和心音信号波形给出进一步的诊断意见并反馈。
56.综上，本发明提供的智能心音听诊辅助心脏疾病诊断系统及辅助诊断方法，解决现有技术由于心音信号来源复杂，噪声较多，采用简单的信号对比分析很难准确及时判定心脏是否存在疾病，后续还需要医生的经验判断，初诊的准确率较低的问题。
57.上面以举例方式对本发明进行了说明，但本发明不限于上述具体实施例，凡基于本发明所做的任何改动或变型均属于本发明要求保护的范围。