0 引言

    《中國(guó)心血管病報(bào)告2014概要》數(shù)據(jù)顯示因心血管病死亡的人數(shù)占城鄉(xiāng)居民總死亡人數(shù)的首位，農(nóng)村為44.8%，城市為41.9%^[1]。由于地區(qū)環(huán)境、醫(yī)療條件的局限性，心血管疾病普查對(duì)醫(yī)療診斷器械的成本、便攜、準(zhǔn)確等方面提出更高的需求，因此設(shè)計(jì)一種低成本且可靠的心音采集系統(tǒng)尤為重要。

    常見的心音采集系統(tǒng)^[2-4]一般由多個(gè)模塊組成，模塊與模塊連接不僅調(diào)試?yán)щy，而且會(huì)造成不可知的干擾，大大影響數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

    為了解決傳統(tǒng)系統(tǒng)成本高、體積大、功耗高的缺點(diǎn)，在PSoC技術(shù)基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了新型的可視化心音采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)以“心音采集、傳輸、播放、存儲(chǔ)一體化”為研究目的，運(yùn)用傳感器、信號(hào)采集、軟件濾波、藍(lán)牙通信等技術(shù)，對(duì)心音采集系統(tǒng)進(jìn)行了有益的研究和探索。

1 系統(tǒng)概述

1.1 心音特征及特征參數(shù)定義

    心音是心臟及大血管機(jī)械運(yùn)動(dòng)狀況的反映，心音中出現(xiàn)的雜音是重要的診斷信息^[5]。一般正常心音的頻帶范圍主要集中在20~200 Hz，高頻雜音頻率可達(dá)700 Hz^[6]。一個(gè)正常心音圖特征參數(shù)定義如圖1所示。

1.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

    系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)如圖2所示。心音傳感器采集心音信號(hào)，PSoC4對(duì)心音信號(hào)模擬處理，主要對(duì)輸入的心音信號(hào)自舉放大和低通濾波處理，去除混雜的高頻噪聲；心音信號(hào)數(shù)字處理主要實(shí)現(xiàn)信號(hào)模數(shù)轉(zhuǎn)換，并采用軟件數(shù)字濾波器方式去除心音信號(hào)中的干擾信號(hào)，提高信噪比；最后由藍(lán)牙無(wú)線傳輸至上位機(jī)實(shí)時(shí)顯示和存儲(chǔ)，聽診模塊用于實(shí)時(shí)聽診，Capsense觸摸控制用于聽診音量控制和數(shù)據(jù)發(fā)送控制。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

    系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)分為兩部分，一是PSoC4片上硬件，包括自舉放大電路、低通濾波電路、UART、CapSense等；二是PSoC4片外硬件，包括心音傳感器、藍(lán)牙無(wú)線模塊、音頻功放模塊等。

2.1 自舉放大電路

    心音傳感器輸出的信號(hào)非常微弱，當(dāng)用10 kΩ限流電阻、+3.3 V電壓向心音傳感器供電，通過示波器測(cè)得心音幅值約為-80 mV~+80 mV。由于PSoC4要求輸入模擬信號(hào)在0~3.3 V之間，故設(shè)計(jì)了自舉放大電路，由PSoC4內(nèi)部的運(yùn)算放大器和外圍元器件組成，放大倍數(shù)最高為21倍。

2.2 低通濾波電路

    本文設(shè)計(jì)的是二階有源低通濾波器，由PSoC4內(nèi)部運(yùn)算放大器和外圍元器件組成，電路中運(yùn)用了同向輸入運(yùn)放。濾波器截止頻率為700 Hz，品質(zhì)因數(shù)Q≈0.714，電路基本滿足穩(wěn)定要求。

2.3 音頻功放模塊

    經(jīng)過濾波后的模擬信號(hào)一路進(jìn)入A/D轉(zhuǎn)換器，一路輸出作為音頻功放模塊輸入信號(hào)。由于聽診的音源的功率比較小，無(wú)法直接驅(qū)動(dòng)耳機(jī)，所以設(shè)計(jì)搭建了以耳機(jī)功放芯片LM4811為核心的音頻功放電路，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的功率放大。設(shè)計(jì)電路如圖3所示，該電路可以通過兩根控制線實(shí)現(xiàn)16級(jí)音量控制。

2.4 藍(lán)牙無(wú)線模塊

    本設(shè)計(jì)采用藍(lán)牙模塊實(shí)時(shí)無(wú)線通信。下位機(jī)通過藍(lán)牙串口通信傳輸數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)通過藍(lán)牙虛擬串口接收下位機(jī)傳輸過來(lái)的數(shù)據(jù)，無(wú)需任何協(xié)議，且成本低，功耗低，操作方便。

3 下位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

    下位機(jī)軟件設(shè)計(jì)在PSoC Creator 3.1上實(shí)現(xiàn)。它采用最先進(jìn)的集成的ARM GCC編譯器編譯代碼，帶有創(chuàng)新性圖形設(shè)計(jì)編輯器，提供多種功能組件和處理器配置API，大大提高了編程效率。下位機(jī)軟件流程如圖4。

3.1 系統(tǒng)初始化配置

    系統(tǒng)初始化配置階段主要對(duì)集成的模擬電路進(jìn)行配置以及設(shè)置相關(guān)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)。系統(tǒng)時(shí)鐘為48 MHz，2個(gè)運(yùn)算放大器配置為輸出電流強(qiáng)度為10 mA，A/D轉(zhuǎn)換采樣頻率為2 kHz，UART通信方式為115 200 b/s、1個(gè)停止位、無(wú)校驗(yàn)位、8個(gè)數(shù)據(jù)位，Capsense為按鍵模式，按鍵掃描分辨率為12 bit。

3.2 數(shù)字濾波器的實(shí)現(xiàn)

    經(jīng)過前面的硬件濾波，在第一心音和第二心音外還存在一定的噪聲信號(hào)，綜合微控制器的運(yùn)算能力和濾波器算法的復(fù)雜度，本文選用軟件設(shè)計(jì)階數(shù)較小的IIR數(shù)字濾波器的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，提高信噪比。

    為使計(jì)算簡(jiǎn)化，定義2階IIR濾波器表達(dá)式：

    本文涉及的心音信號(hào)頻帶范圍為20 Hz~700 Hz，故設(shè)計(jì)了一個(gè)截止頻率為20 Hz的IIR直接Ⅱ型高通濾波器，衰減至截止頻率點(diǎn)為-3 dB。

3.3 無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸

    本設(shè)計(jì)采用HC-06從機(jī)模塊，默認(rèn)自動(dòng)連接模，即可以被其他藍(lán)牙主機(jī)搜索并連接。使用具有藍(lán)牙的筆記本電腦即可連接采集系統(tǒng)的藍(lán)牙從機(jī)，通過發(fā)送命令控制心音信號(hào)采集系統(tǒng)開始工作并傳輸數(shù)據(jù)。

4 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

    上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)主要包括數(shù)據(jù)接收、波形顯示、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)三部分。以Microsoft Visual Studio 2010中的MFC為開發(fā)平臺(tái)，選擇基于對(duì)話框的編程進(jìn)行開發(fā)。用戶首先配置采樣時(shí)間和采樣串口，打開串口后，若下位機(jī)發(fā)送，上位機(jī)開始接收數(shù)據(jù)并繪制心音波形，當(dāng)?shù)竭_(dá)采樣時(shí)間便停止。點(diǎn)擊保存，心音數(shù)據(jù)將以TXT格式保存在PC上，其最大存儲(chǔ)容量可以達(dá)到231個(gè)數(shù)據(jù)，根據(jù)采樣頻率2 kHz可知，上位機(jī)持續(xù)采集時(shí)間可達(dá)298 h。點(diǎn)擊關(guān)閉，初始化所有參數(shù)并向采集板發(fā)送復(fù)位指令。

5 系統(tǒng)驗(yàn)證

    為了驗(yàn)證系統(tǒng)是否滿足設(shè)計(jì)需求，進(jìn)行了硬件處理測(cè)試、軟件濾波測(cè)試、系統(tǒng)可靠性測(cè)試。

5.1 硬件處理測(cè)試

    本部分測(cè)試對(duì)象為一名正常成年男性，平躺且穿有帶聽診頭的聽診服，利用Agilent DS05014A示波器觀察三尖瓣聽診區(qū)的心音波形，測(cè)試結(jié)果如圖5所示。圖中，CH1為原始心音信號(hào)，可看出峰峰值為189 mV，且信號(hào)含有大量的毛刺噪聲；CH2為圖中經(jīng)過自舉放大和低通濾波后的心音信號(hào)，峰峰值為1.5 V，相比處理前的信號(hào)，放大了約8倍，毛刺噪聲基本濾除，且保留了原始信號(hào)的特征。

5.2 軟件濾波測(cè)試

    本部分測(cè)試對(duì)象和采集部位同前，利用上位機(jī)采集心音數(shù)據(jù)10 s并保存，將保存的數(shù)據(jù)在MATLAB中進(jìn)行濾波對(duì)比。軟件濾波前后心音信號(hào)的對(duì)比圖如圖6所示。從圖中可明顯的看出，經(jīng)過20 Hz數(shù)字高通濾波器后，第一心音與第二心音的間隔更加分明，為后續(xù)處理提供了便利。在處理器中加入軟件濾波程序后，筆記本電腦上實(shí)時(shí)顯示的心音信號(hào)波形界面如圖7所示。從圖中可以看出，經(jīng)過實(shí)際處理后的心音波形和MATLAB中的預(yù)期波形一致，第一心音和第二心音間隔明晰。

5.3 系統(tǒng)可靠性測(cè)試

    在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境條件下，采集了9名正常成年男性三尖瓣聽診區(qū)的心音數(shù)據(jù)10 s并保存，在MATLAB平臺(tái)上分析數(shù)據(jù)采用的是西華大學(xué)電氣學(xué)院生物醫(yī)學(xué)信息處理研究室開發(fā)的心音時(shí)域分析算法。第一步，利用改進(jìn)的小波閾值收縮降噪^[7]對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行降噪處理；第二步，利用單自由度模型提取特征波形^[8-9]；第三步，劃取適當(dāng)?shù)拈撝稻€，提取心音信號(hào)的T1、T2、T11、T12四個(gè)時(shí)域特征值；第四步，繪制特征參數(shù)散點(diǎn)圖^[10]，計(jì)算心率，其中心率的計(jì)算公式為：HR=60/T11，測(cè)試結(jié)果如表1所示。

    由表1可以看出，除受測(cè)者M(jìn)_ML的心音為異常，其他都為正常。M_ML的心音波形如圖7所示。M_ML的心音波形周期（T11）相比正常心音更短，舒張期也更短，通過查閱文獻(xiàn)可知，在心率增快時(shí)，收縮期和舒張期均會(huì)縮短，舒張期縮短的比例更大。從分析結(jié)果可以得出M_ML的心率為97次/分，接近正常人心率上限，且散點(diǎn)圖顯示，部分特征參數(shù)T11～T12不在正常范圍內(nèi)，和時(shí)域波形特征吻合。對(duì)M_ML進(jìn)行了多次心音采集和分析，后續(xù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明該受測(cè)者心音正常，本次采集心音異常為緊張所致。

6 結(jié)論

    通過硬件和軟件設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了心音采集、播放、傳輸、顯示及存儲(chǔ)一體化設(shè)計(jì)。本系統(tǒng)不僅可以實(shí)時(shí)聽診，還可以通過筆記本電腦實(shí)時(shí)地觀察心音波形并存儲(chǔ)心音數(shù)據(jù)。系統(tǒng)集成度高、體積小、成本低，為后續(xù)心音數(shù)據(jù)分析、智能診斷等研究提供了便利。通過臨床測(cè)試，驗(yàn)證該系統(tǒng)能準(zhǔn)確反映受測(cè)者的心音時(shí)域特征，可靠實(shí)用，為心血管疾病普查的推廣提供研究基礎(chǔ)，同時(shí)也將為遠(yuǎn)程醫(yī)療、家庭護(hù)理等提供思路，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳偉偉，高潤(rùn)霖，劉力生，等.中國(guó)心血管病報(bào)告2014概要[J].中國(guó)循環(huán)雜志，2015，30(7)：617-622.

[2] 劉洋，王海濱，趙紅，等.基于ARM9和CPLD的四導(dǎo)心音采集顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2013，39(12)：18-24.

[3] 李傳鵬，郭興明，張文英，等.基于智能手機(jī)的心音監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2014，50(13)：37-41.

[4] 倪任彬，王海濱，張岷淘，等.分布式心音采集及時(shí)域分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].西華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2013，23(6)：59-72.

[5] 于云之，聶邦畿.心音的臨床意義及研究現(xiàn)狀[J].現(xiàn)代醫(yī)學(xué)儀器與應(yīng)用，1997，9(3)：9-12.

[6] LIU W C，WANG H B，LIU J Q，et al.A heart sound acquisition and analysis system[J].Advanced Materials Research，2012，341-342：504-508.

[7] WANG Y，WANG H B，LIU L H.An improved wavelet threshold shrinkage algorithm for noise reduction of heart sounds[C].2010 International Conference on Electrical and Control Engineering，2010：5018-5021.

[8] JIANG Z W，CHOI S J，WANG H B.A new approach on heart murmur classification with SVM technique[C].IEEE International Symposium on Information Technology convergence，2007：240-244.

[9] HU Y L，WANG H B，QIAO J X.Quantized analysis for heart valve disease based on cardiac sound characteristic waveform method[C].IEEE ICSPS 2010，1：258-262.

[10] CHOI S J，JIANG Z W.Comparison of envelope extraction algorithms for cardiac signal segmentation[J].Expert Systems with Application，2008，34(2)：1056-1069.