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国际科学、工程和技术创新研究杂志

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低成本心音板与图形液晶显示器，太阳能电池板和嵌入式心音分析仪

André罗德里格·查姆达1，罗伯特·奇滕加2 *， François Béceau Pelap3.马丁·科姆4
  1. 喀麦隆德昌大学理学院物理系博士生
  2. 喀麦隆德昌大学理学院物理系高级讲师
  3. 喀麦隆德昌大学理学院物理系副教授
  4. 港大学系教授电气工程喀麦隆雅温得第一大学理工学院电信
有关文章载于Pubmed，谷歌学者

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摘要

提出了一种低成本的心音图(PCG)来克服已知的心电图(ECG)的一些限制。这种小型便携式液晶显示器PCG配备了一个微型太阳能电池板。它可以计算和显示医生为简化心脏听诊所需的不同物理特征，如每分钟多次的心跳(BPM)，以及使用快速傅里叶变换(FFT)以频谱形式呈现的心音的不同频率。心音使用FAT32文件系统保存在SD存储器中。整个设备包括一个扬声器，用于收听心脏产生的机械声音，以及一个USB端口，用于将信号传输到其他设备。微控制器通过一个微型太阳能电池板管理电池的充电周期，为用户提供额外的能源自主权。该设备设计用于超现代环境，以及偏远贫困地区没有电力供应的村庄的医院和卫生院

关键字
心音图(PCG)，心电图(ECG)，每分钟节拍(BPM)，听觉分析仪，心血管疾病。

介绍
基于听诊器的听诊，医生一直在检测和表征心脏病变。然而，在对心音物理特征的研究中，已经表明人耳不太适合听心音[1]。因此，在发现ECG和PCG技术后，听诊器失去了大部分兴趣，这些技术除了给出心脏信号的定量特征外，确实给出了信号的定性可视逐项特征。
心脏在一个独特的心脏周期中产生的声音由两个主要事件组成:第一个心音用字母字符QRS表示ECG信号或字母数字字符S1表示PCG 1，第二个心音用T表示ECG或S2表示PCG信号，如图1a和1b所示，分别是正常ECG的PCG记录。有一些心脏异常是根据心音最容易发现的，如主动脉瓣狭窄、二尖瓣狭窄(图1c)、主动脉瓣反流、二尖瓣反流[2]或心血管系统不同病理状态引起的杂音[3]。
虽然有各种小尺寸的低成本、带有便携式LCD屏幕的心电图设备，并允许心脏信号的时间历史可视化，但它们是有限的，因为它们不能检测上述特定的心脏异常，因为心脏的一些非常轻的机械活动产生的电信号在到达患者皮肤之前已经足够衰减。用于检测这些异常的方法仅仅是心音图(PCG)。
图像
通过PCG信号，可以确定每分钟的心跳次数和频率，从而便于医生听诊心脏。心音根据定义是非平稳信号(频谱特性随时间变化)，位于低频范围内，约为10至300Hz[4]。大多数已制成的系统不提取PCG信号，因此不能确定不同的值，这有助于医生在心脏听诊[5]，[6]，[7]。参考文献[6]中提出的系统包含心电图和心音图。然而，在这个系统中，心音图只是心脏跳动的声音再现，而没有以图形方式显示PCG信号。知道人耳不适合心脏听诊，图形化显示PCG信号也更可取，它有能力带出人耳听不到的每一种轻微的心脏杂音。新计算机上串行和并行端口的消失促使我们为所提议的系统配备USB通信能力。文献综述中介绍的大多数系统都配备了旧的通信端口[8]，[9]，[10]，[11]。为了使以前的听诊结果可视化，该系统还配备了SD卡，自动存储每个患者的心跳。每个信号都记录有一个标识符(文件名称)，由系统自动赋值，格式为:patient_number,txt。 The system being a portable module foreseen to be used also in areas without electrical energy supply, has been equipped with a mini solar panel which charges the battery. This charging process is controlled by a microcontroller; the descriptive diagram of it is presented in figure 2.
图像

材料与方法

a.信号采样和数字滤波
心音采集是由高灵敏度麦克风和场效应晶体管电容器组成的声传感器完成的。这种装有半球形声音反射器的灵敏麦克风可以感知几百米外的声音。这个麦克风的灵敏度很高，即使是最小的声音也能被察觉到。因此，它是观察心血管声音的理想设备。麦克风通过最长50厘米的短金属线连接到声卡上，放置在一个锥形或半球形中，可以捕捉到心脏跳动产生的声波。前置放大级放大捕获的信号，并通过响度调节器(电位器)将其传输到TDA2822放大器的入口。电子滤波器消除了信号中没有相关信息的部分。滤波器出口的信号将从微控制器[12]的内部ADC模块中采样。滤波是通过对单片机采样的信号进行连续的数学运算来实现的。有限脉冲响应(FIR)是一种数值滤波器。 The frequency of the S1 sound is in the range 20 – 270Hz [13], [14], [15], [16], [17]. The frequencies of murmurs are located below 1000Hz [18], [19]. In order to pick up a sound and a murmur from the heart, a 7 order Butterworth FIR filter of band 20 Hz – 1000 Hz is used.

b.数值与类比转换
微控制器有一个ADC转换器，但没有DAC转换器，可以将数值信号转换为模拟信号。使用R-2R电阻网络变换器实现了转换。
图像
图3显示了R-2R电阻与8个入口的连接。表项D0到D7连接到微控制器的端口。类比输出信号与放大器的入口相连。放大器的输出与耳机相连，耳机将电信号转换成声音。

c.记录块(SD卡)和与计算机的USB通信
所研究的系统配备有存储存储器。这里使用SD卡将几个患者的心音电信号存储在一个使用FAT32文件系统的文件中。标识患者的文件名的形式是patient_number.txt。随后可以对每个患者进行存储数据的可视化和诊断解释。SD卡的电路如图4所示。
图像
系统实现中使用的单片机集成了USB和Microchip。它为使用这种通信模式提供了一整套工具。CDC (usb -串行转换器)通信是我们应用的首选模式。这种模式用于模拟一个串行端口，其外设被计算机视为一个串行端口，并且对话的实现就像串行端口的同一个库一样。
图像

d.太阳能调节器
太阳能调节器保护套件的电池，防止过载和放电低于最低参考水平。图6为太阳能电池板[20]供电电压的调节电路。
图像

心脏听诊特征的确定

a.频谱
人们对心音产生的不同频率进行了研究。对病人样本中这些频率的测定可以帮助医生做出诊断。我们使用快速傅里叶变换来确定病人心脏信号的频谱图9。在ALCIOM网站上有一个PICFFT库，可以计算FFT[21]。

b.心脏频率
心电图与PCG信号[19]、[22]的对应关系如图7所示。对于ECG信号来说，心脏在一个独特的心脏周期中发出的声音从P波转变为T波。另一方面，对于PCG信号，它由两个声音S1和S2组成。如果心律是规律的，我们可以确定心脏频率，它是R-R间隔的倒数，乘以60，以表示每分钟的脉冲数。同样，我们可以根据两次心跳之间的S1-S1或S2-S2间隔来确定心脏频率。
图像
图7。心电信号(a)与PCG记录(b)的对应关系。(a)的峰值QRS对应于(b)的S1， (a)的T对应于(b)的S2。

实验结果
如图8所示，在为名为patient_33的候选人获得的测量示例中，明显存在两个心音S1和S2，表示心率为每分钟72次。此PCG图的频谱如图9所示。FFT对该患者心脏信号的应用揭示了通常预期的4个谐波为40Hz, 70Hz, 140Hz, 170Hz[4]的PCG信号峰值。它们对应于S1和S2区间的A1-P1和A2-P2。他们告知心脏病专家左右心脏功能的同步性。
图像
图像

结论
这项工作的目的是设计和实现一种低成本的PCG，既可用于现代医院，也可用于偏远地区，如没有电力供应的难民营。该设备还应该能够通过显示每分钟心跳次数(BPM)等信息，以及使用FFT以频谱形式显示心音的不同频率，从而为医生提供直接帮助。通过上述结果，该设备的规格证实了它满足要求，并可以在健康活动中为医生提供很大的帮助。

确认
A.R.T.感谢来自Dschang大学的Christian TCHAPGA TCHITO和Arnaud Flanclair TCHOUANI NJOMO在这项工作的实验方面进行了有价值的讨论。

参考文献
  1. 李建平，“听觉与听觉的生理特征”，中华心脏科杂志，第28卷，第130-133页，1971。
  2. Mekhalfi, M. L.，“分析CWT和DWT使用中的PCG信号”，硕士论文，电子系。，阿尔及利亚巴特纳大学，2012年。
  3. 李志强，李志强，“心音信号分析的研究进展”，《生物医学工程学报》，Vol. 15, pp. 211-236, 1988。雷竞技苹果下载
  4. Zineb, B. S.，“基于étude和谐信噪比的心音信号分类”，首席论文，总电子。，阿布巴克尔大学，特尔姆森。，阿尔及利亚，2012年。
  5. 王凯，马胜，冯军，张伟，范敏，赵丹，“基于DSP的心电信号采集系统的设计”，中华人民大学学报(自然科学版)，2012。信息与电子工程，Elsevier, Vol. 29, pp. 3763-3767, 2012。
  6. Kara, S.， Kemaloglu, S.，和Kirbas, S.，“低成本紧凑型心电图与图形LCD和心音系统设计”，医疗系统杂志，第30卷，第205-209页，2006。
  7. 文创，叶明峰，张桂春，李荣国，“基于手机平台的实时心电远程监护系统设计”，中国电子学报，Vol. 41, pp 463 - 467, 2008
  8. Tchimmoue, G.， Kamdem, J.和Nko'o, A. S.，“Didacticiel d'Instrumentation Virtuel à Coût Réduit pour Acquisition and le Traitement des Signaux ECG”，J3eA, Vol. 11, pp 1-16, 2012。
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  10. 李志刚，杨志刚，“一种用于人体心电测量的生物遥测系统”，科学导刊，Vol. 38, pp.148-153, 2005。
  11. Rodriguez, M.， Ayala, A.， Rosa, F.， Herrera, F.， Rodriguez, S.和Diaz-González, M.，“海洋环境中EKG测量的便携式数据采集系统”，Elsevier, Vol. 62, pp.69-152, 2000。
  12. Microship。，Analog/Digital Convertor Datasheet of PIC18F4550, Available: http://ww1.microchip.com/downloads/en/devicedoc/39632c.pdf, retrieved on 6 march, 2014.
  13. Kong, D.，“实时心脏声学测绘软件系统”，论文提交给研究生研究学院，加拿大魁北克省，蒙特利尔，1997。
  14. Gupta, C.， Palaniappan, R.， Swaminathan, S.和Krishnan, S. M.，“同态分段心音的神经网络分类”，科学指导，第7卷，页286 - 297,2007。
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  16. Benoudjit, A. N.， ferrouji, K.， Bahaz, M.， Bouakaz, A.，“基于神经网络模型和射频信号的体外微栓塞分类”，科学导刊，第51卷，第247- 252页，2011。
  17. Karim, F.，“粒子超声分类和réseaux人工神经元(应用栓塞)”，指导论文，电子BATNA大学，阿尔及利亚，2009年。
  18. Kadam, P. D. D.，和Shastri, R. K.，“基于Zigbee的无线电子听诊器设计”，国际分布式与并行系统杂志，第3卷，第351- 340,2012。
  19. “非线性心音信号处理”，硕士论文，生物工程学院。Eng。，Linköping univ, SE-58185 Linköping, Sweden, 2006.
  20. Tchamda, A. R.， Tchitnga, R.， Tchapga Tchito, C.，和Kom, M.，“混合能源系统(EPOCHES)的电子功率和充电控制器的设计”，非洲科学，技术，创新和发展AJSTID，卷。4，页88-99,2012。
  21. Lacoste, R.， / ALCIOM(2004年6月2日)，“PICFFT18:用户手册”，可获得:http://www.alciom.com/fr/telechargements/ressourcesgratuites/ 198- fftpicture .html, 2014年4月6日检索。
  22. Debbal, S. M.，和Bereksi, R. F.，“计算机心音分析”，Elsevier, Vol. 38, pp.263-280, 2008。
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