家用心电心音检测仪

中北大学

马月轩，周宸正，向梦辉，薛晨阳，臧俊斌

1 作品介绍

便携式心电心音智能检测仪的传感器采用MEMS工艺设计加工，将传感器敏感结构封装一体，配合信号处理电路以及设计的安卓程序，最终实现心电和心音信号的采集、显示与播放。作品首先由传感器获取数据，通过信号处理电路进行处理；处理后的数据通过STM32芯片控制与其连接的蓝牙模块发送到配套手机APP壹云智诊，并且使用移动网络通过Tomcat上传数据至云端服务器。从心音波形的特征分析中，能很好地区分出正常心音和杂音，配合心电信号的分析，可以为了解患者的心肺健康与呼吸系统功能等提供更多的参数，有利于进行深度学习和智能诊断，从而对异常心音信号进行初步筛检。

2 技术原理

2.1 人体心音高效高灵敏采集技术

针对心音信号的采集易受环境噪声干扰和耗散问题，根据惠斯通电桥结构，基于声-电信号转换原理设计了MEMS微压传感芯片，配合一体化高耦合拾音腔结构，保证心音信号的低噪采集和传输。拾音腔设计保证了采集前端接入传感器的心音信号完整性和低失真。所设计的传感芯片具有更小的体积、更高的灵敏度及抗干扰能力，能够更好地捕捉第三、第四心音，且MEMS器件可靠性高、成本低、易批量生产。

2.2 心电心音一体化原位同步采集技术

本项目研发出的心电、心音同步采集技术装备，可将心音图和心电图同步采集记录，二者强强联合，视听结合，以显示这些记录数据间的彼此关系。从各种波形的相互关系分析中，不仅能更有效地诊断心音和杂音，而且能更好地反映心血管系统的血液动力学及电机械活动等变化，为了解受检者的心血管病理生理、心肺功能提供更多的诊疗参数，这将会使临床医师“耳聪目明”，进而提高诊断水平和鉴别水平。此外，针对2020年的新冠疫情，传统的听诊器在身穿防护服的情况下无法有效发挥作用。本产品能够将声音信号转化成图像，尽可能减少患者与医生的接触，最大程度上降低医生感染的风险。

2.3 基于深度学习的心电心音同步技术

本项目与合作医院建立了心电心音数据库，并应用深度学习技术建立了心电心音病理判别模型。此模型可以对病人的心肺功能进行初判，初判结果作为参考意见递交主治医生，可有效减轻医生的接诊压力，提高医院的接诊效率。此外面向大众，也可以真正实现足不出户地对自身健康状态的自查自检；而心血管疾病的康复者复查也可居家实现，减少去医院的次数，最大程度上降低感染风险。

3 作品创新点和市场前景

对于亚健康人群及康复者，本产品每年可以帮助他们免除超过800万次不必要的超声心电图检查及心脏病专家会诊。对于医生，它可以捕捉到更多危险的心脏杂音，让心音检测在心血管疾病的筛查中发挥重大的作用。产品配套使用手机APP壹云智诊，可以保存使用者的历史心电心音信号，供随时查看，为患者的病情跟踪提供强力保障，方便医师对患者的病史进行详细的了解，以实现“耳聪目明”的诊断水平和鉴别水平。

随着我国经济和居民生活水平的不断提高，政府和居民个人在医疗健康方面的支出大幅增加，而无论是政府还是个人，资金总是有限的，需要合理地分配资金在医疗健康方面的支出。例如，电子听诊器是医院医生的必需品，如果全部使用美国3M公司的，自然能够满足要求，但是经济成本肯定是巨大的。本产品在做到与3M公司电子听诊器相似的技术指标的基础上还加入了心电测量功能，并且价格还不到3M电子听诊器的1/4，如果能够使用本产品来代替3M的产品，必然能节省巨大的经济成本。对个人用户来讲，具备人工智能初筛功能的本产品自然要比其他竞品具有更大的吸引力，个人用户在感到身体不适时可以进行初步自查，在降低自身受到交叉感染风险的同时还能减少医生的负担，而且也会为个人节省去医院做大量检查产生的费用。另外，由于本产品会使用到云服务器，一旦产品的数量增加到一定程度，所需要的云服务器的数量和性能也需要得到提升，这也会带动云服务器行业的进一步发展。