基于树莓派的心音诊断系统

徐 彤，王富强，王 璇，江 琰

（西安明德理工学院信息工程学院，西安 710100）

0 引言

近几年农村心血管病死亡率持续高于城市，农村心血管病死亡率为309.11/10 万，城市心血管病死亡率是265.11/10 万，且农村地区的死亡率在不断上升［1］。老年人在心血管疾病患者中占比极高，发病率与死亡率随年龄递增，且农村地区大多数群众年体检次数不足1［2］。

现阶段的心血管疾病检测手段分两类：非侵入性检查和侵入性检查，最为常见的为非侵入性检查，包括血压测定、心电图、心脏超声波检查。这三类检测方法都存在极大的缺陷，血压测定不能反映瞬时和持续的血压变化情况，其检测结果也会受到多方面的干扰，且要求使用者需要有一定的医学基础；心电图发现患者的病症必须要在疾病发作的前提下，否则不可被检验；超声检测极易受到气流干扰，在对空气器官病变检测时易出现漏诊的情况［3］。目前最直接可靠的检测方法是冠状动脉CT，通过血管的宽窄、是否钙化等来判断，但该检查所用到的三维重建对实际的血管反映情况不够真实，易发生误判。

现有许多检测方法实用性较低。为了提高心血管疾病的检测效率，设计一款实用、高效的心音采集系统，通过无创无痛的诊疗手段对心音信息进行采集和存储，并利用小波转换实现心音信号的收集，给体验者一个直观的检测方式。系统会根据所收集的波形与数据库中正常波形比对直接给出结果，这种测试方式准确率高、成本低、占用时间短，不需要专业知识基础，提升了心血管疾病的检测率。系统数据库采集的数据信息在医学研究与临床试验中起到很大的作用，对心血管疾病的治疗研究有重大意义。

1 心音简介

心音（heart sound）是指由于心脏瓣膜关闭、心肌收缩和血液撞击心室壁、大动脉壁等所引起机械波的现象产生的声音［4］。它可使用听诊器在胸壁一定部位听取心脏跳动的频率，也可使用换能器等相关仪器来记录心音的机械波，其机械波随时间变化的图称为心音图。

1.1 主要心音

一次心动周期可产生四个心音，主要心音是由第一心音（S1）、第二心音（S2）构成［4］。

第一心音在心缩期发生，是心室收缩期开始的标志。于前胸壁第5肋间隙左锁骨中线内侧（心尖搏动处）听得最清晰。其波长为40～60 Hz，持续时间为0.1～0.12 s；波长较长，持续时间较长，强度较大，响度较强。

第二心音在心舒期发生，是心室舒张期开始的标志，分别在胸骨右、左缘第二肋间隙（主动脉和肺动脉听诊区）听得最清楚。其波长为60～100 Hz，持续时长为0.08 s；波长较短，持续时间较短，强度较小，响度较弱。其中主动脉压和肺动脉压的高低可通过响度强弱反映。

1.2 额外心音

第三心音在第二心音之后发生，持续为0.04～0.05 s，持续时间较短，波长较长。它是在心室舒张早期，随着房室瓣的开放，心房及肺静脉的血液快速流入心室（心房未收缩前），引起心室壁和腱索的机械波而产生。可对于绝大部分青年以及儿童均可听到相似心音，并不一定为异常心音。

第四心音与第一心音有关，发生在第一心音前的长波音，持续时长约0.04 s。由于心房收缩，导致血流快速充盈心室所引起的机械波，又称心房音。

2 硬件设计

心音听诊系统是硬件与软件的结合，其中硬件起重要作用在于原始信号的采集与短距离传输。

硬件模块集中在心音信号采集区域，主要是由心音传感器和传输线路组成，统称为听诊传输区。心音信号采集是从传感器通过双绞线直接传输，有利于实现心音信号的优质化。

2.1 心音采集

目前用于心音采集的传感器有两种［5］：第一种是HY-06B，采用高分子聚合材料压电元件，采集心音信号，经过信号放大、滤波等电路处理，输出电压形式的模拟信号，该产品可广泛应用于各类心音采集分析系统。第二种是由美国科罗拉多州的Thinkslabs Medical 公司发布的一款数字听诊器，它有自己配备的电子屏幕，可以显示电量、音量，以及声音频率。该听诊器的耳机接口是标准的3.5 mm 插孔，所能够采集的音频范围为20～2000 Hz。

基于心音与心电的产生机理与表现形式，本文设计了便携式心音信号采集系统，其主要由心音信息采集区和心音信息传输区两个模块组成［6］。其中，心音信息采集区通过心音传感器来进行人体心音采集，因为心音信号弱、外界环境较为嘈杂，所以传感器具备放大及滤波的功能，可以将位于胸腔内心跳发出的微弱声音信号扩大，用以保证可以采集到质量较好的心音信号［7］。心音信息传输区将传感器采集到的心音通过有线传输到智能设备进行A/D 转换后传输到系统中，与预先建立的心音数据库通过智能诊断算法进行分析和处理，得出诊断结果和心音图，有线传输能够保证传输的信号较为优质。

2.2 系统设计

本系统是基于树莓派主处理器，其特性包括：支持远程访问，相比于平时所使用的计算机来说，树莓派的优势是体积足够小，同时功能又比手机设备强大得多［8］；且成本低噪音低，适合安静的条件不影响心音的采集，高级低功耗模式，高度的灵活性。利用快速连接、云支持、互联网和稳健的安全协议实现，可以开发一些基于互联网的应用，采用某种手机或平板电脑应用程序或者一种具有多种配置选项。

本系统的外围模块由听诊采集模块、诊断结果显示模块、实时时钟模块及液晶显示模块等组成。同时将心音的数值通过网络上传到云端。

3 软件设计

本系统的基础建设主要包括心音传感器、传输设备、服务器等。设备通过接收心音信号、实时波形显示、心音存储，并将采集到的心音数据传输至小程序。设备外部设计是通过传感器设备将收集到的患者心音传输到监护中心，监护中心由软件系统组成。软件系统将这些基础设施生成的数据进行集合分析，最后将结果传给用户。通过以上步骤，客户能够正常使用这套系统，通过服务器得到自己身体健康的实时信息。

3.1 小波降噪

小波分析源于傅里叶分析，已知小波变换的概念最早是由J.Morlet 首次提出，在Donoho 等［9］经历了数次的研究之后终于得出了小波阈值的去噪方法：

该公式的主要原理是通过小波将搜取的每一段信号进行分解，利用阈值获取每一层所包含的信息，最后对获取的信息进行最终的重组与构造。

心音信号的去噪可以通过小波信号变换的方式来实现：

（1）信号的小波分解。选择一个小波并确定一个小波分解的层次N，然后对特定的心音信号进行N层小波分解计算。

（2）小波分解高频系数的阈值量化。对第1层到第N层的每一层高频系数（三个方向），选择一个阈值进行阈值量化处理，将全部都是噪声的层置零，对有噪声的层进行分解。

（3）信号的小波重构。根据小波分解的第N层的低频系数和经过量化处理后的第1层到第N层的高频系数，对心音进行信号的小波重构，将全部都是噪声的层置零，包含噪声的进行分解，根据所选择的小波基和小波层数对心音信号进行信号分解。

3.2 波形绘制

关于心音信号的样本截取主要是检测心音的极值，边界部分。本文选用了双阀值法进行信号样本截取，其具有较高的抗干扰性，在其中选用一个较大的阈值和一个较小的阈值。前者主要作用是用过滤干扰和除去数据中的伪峰，次要作用便是根据前者较大的阈值数据提取包络，找寻出局部最大值；而后者则是作为局部阈值，对特定的信号进行实时定位。在大多数情况下根据选取包络的实际振幅对两个较大与较小的阈值进行大小的选取与适度的调节。

4 系统测试仪结果分析

根据上述系统结构设计与相关硬件型号，完成心音传感器采集系统的整体设计部分，后期使用软件程序设计与设定好的通信帧格式对整个系统的采集特定信号的功能进行测试。首先打开树莓派，等待树莓派开机后记录系统，开机后进行系统初始化。收集数据时首先将心音传感器固定在待测者的心脏附近，待测者保持均匀呼吸。通过传感器收集的心音，与数据库中的进行对比匹配，最终判断出所收集心音是否正常。

所采集的波形图如图1所示。从图中可以清晰地看出两阶段的波形振幅高，持续时间长，且均为周期性振动，间隔均匀、波形清晰、无杂音。测试中波形分为四个周期：T1=0.057、T2=0.065、T3=0.539、T4=0.833，分别与参考值T1（0.08～0.12）、参考值T2（0.08～0.12）、参考值T3（0.3～0.5）、参考值T4（0.7～0.9）进行对比判断，所得HR=62.6，对照参考值HR（50.0～90.0）得出所测心音波形为正常人的心音波形的测试结果的结论。

图1 系统界面图

5 结语

该系统设计开发了树莓派与心音信号传感器为一体的信号采集处理电路，并使用Python编译语言对这些元器件进行编程，设计出心音信号采集系统。这是一种无创的诊断方式，不需要使用者具备医学的基本素养，使用者只需要将智能心音诊断仪探头置于胸口，就可以通过被誉为“数学显微镜”的小波变换分析心音的各种成份，最后计算出心率，判断使用者是否有窦性心动过快、二联律、房颤、二尖瓣关闭不全等疾病，进而判断是否需要提示使用者前往医院进行复查。