CN205814348U - 心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析*** - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了一种基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，所述分析***包括信号采集装置、A/D转换器、FPGA主控制器和显示屛，所述FPGA主控制器包括通用I/O接口、HHT分析模块、SDRAM控制器、FLASH控制器、LED驱动电路和Avalon总线，并且本***还包括GMM特征提取模块，用于识别心脏瓣膜的故障类型和计算故障出现的概率，这种***集成芯片体积小，重量轻，便于安装在便携式心音信号分析仪器上使用，并且本实用新型的方法便于心脏瓣膜疾病的早期无损诊断，对于临床实践具有较大的指导价值。
Description
技术领域
本实用新型涉及医疗分析技术领域，具体涉及一种心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***。
背景技术
心音是由于心脏瓣膜的开关、肌腱和肌肉的舒张收缩、血流的冲击及心血管壁振动而产生的一种复合音，是临床评估心脏机械功能状态的最基本的参数。近年来，随着城乡医保改革的不断深入及科学技术的迅猛发展，与计算机技术、信息处理技术及人工智能相结合的现代医疗诊断技术应运而生，心脏听诊作为一种经济快捷、安全无创的心功能检查方法，具有重要的研究价值。
目前瓣膜和心功能的评估主要靠超声心动图，但存在三个问题:1.对心脏瓣膜钙化程度模糊；2.对机械瓣膜失功能的诊断相当困难；3.对冠心病病人的心功能准确评估困难。因此对于上述问题的解决，目前没有良好的手段，而病人能否长期存活取决于能否早期准确发现并进行治疗。心音信号的机械振动变化可能会是上述问题的解决办法。
心音信号机械振动是人体最重要的生理信号之一，心音信号的机械振动检测是了解心脏瓣膜及心脏功能状态的一种重要手段，具有心电监测不可替代的临床价值。例如：心脏瓣膜钙化后瓣膜关闭音的主频有向高频方向变化的趋势，因此，可利用瓣膜关闭音的频谱来探测心脏瓣膜的退化程度，从而决定治疗的策略等。
鉴于机械振动心音信号在心脏疾病诊治中的独特作用，如能对心脏疾病患者的心音进行***收集分析，研究心脏瓣膜机械振动心音特征与瓣膜功能异常及各种并发症、心功能之间的联系，将对心脏瓣膜功能、心功能的准确评估和并发症的早期诊断具有重要的临床意义，现有的分析仪器体积较大，成本较高，所采用的信息分析***较为复杂。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，用以解决现有技术中存在的分析***较为复杂的问题。
为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：
基于FPGA(现场可编程门阵列)的心脏瓣膜心音信号机械振动分析***，如图1所示，所述分析***包括信号采集装置、A/D转换器、FPGA主控制器和显示屏，所述FPGA主控制器包括通用I/O接口、HHT分析模块、SDRAM控制器、FLASH控制器、LED驱动电路和Avalon总线；所述信号采集装置的输出端连接至A/D转换器的输入端，所述A/D转换器的输出端与FPGA主控制器的I/O接口连接，所述通用I/O接口、HHT分析模块、SDRAM控制器、FLASH控制器的输出端均与Avalon总线连接，所述Avalon总线通过LED驱动电路与显示屏连接。
优选地，所述信号采集装置为心音传感器或听诊器，所述心音传感器或听诊器包括蓝牙模块A和预处理模块，所述蓝牙模块A用于对心音信号进行无线采集，所述心音传感器还包括除噪模块，用于除去心胸***传播过程中产生的噪音。
其中，所述HHT分析模块包括心音信号时域分析模块、心音信号频域分析 模块、心音信号能量分析模块，所述心音信号时域分析模块用于心音信号的均值、方差、均方差、最大值、最小值的分析计算；所述心音信号频域分析模块用于心音信号的FFT、频谱、功率谱的分析计算，所述心音信号能量分析模块用于对心音信号的能量域进行分析。
进一步地，所述FPGA主控制器还包括GMM特征提取模块，用于识别心脏瓣膜的故障类型和计算故障出现的概率，所述GMM特征提取模块分别与所述HHT分析模块和Avalon总线连接。
更进一步地，所述分析***还包括网络数据库或智能手机，所述FPGA主控制器还包括无线模块，所述GMM特征提取模块还与无线模块连接，GMM特征提取模块提取出来的信息通过无线模块传输给网络数据库进行保存或智能手机进行查询。
或者，所述分析***还包括外部显示装置；所述FPGA主控制器还包括蓝牙模块B，所述外部显示装置同样具有蓝牙模块C，所述GMM特征提取模块通过蓝牙模块B与显示装置的蓝牙模块C连接。
优选地，所述FPGA主控制器还包括心音信号存储模块，所述心音信号存储模块与所述GMM特征提取模块连接，用于将经过GMM特征提取模块处理的信息进行保存。
本实用新型还公开了一种基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动分析方法，所述分析方法利用前述的分析***进行分析，具体包括如下步骤：
(1)首先信号采集装置采集心音信号的模拟信号，经过预处理模块处理后对心音信号进行放大后，再经过除噪模块除去心胸***传播过程中产生的噪音 后，再经过A/D转换器将模拟信号转化为数字信号；
(2)经过转化的数字信号传输给HHT分析模块进行处理，通过对心音信号的均值、方差、均方差、最大值、最小值，心音信号的FFT、频谱分析、功率谱以及心音信号的量域进行计算分析，将计算结果经过GMM特征提取模块识别出心脏瓣膜的故障类型和计算故障出现的概率信息；
(3)然后将GMM特征提取模块识别出的心脏瓣膜的故障类型和计算出来的故障出现的概率信息通过Avalon总线连接LED驱动电路后通过显示屏显示。
优选地，上述基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动分析方法中，步骤(3)的故障类型和计算故障出现的概率信息还可以通过蓝牙模块发送到具有蓝牙模块的外部显示装置进行显示。
本实用新型方法具有如下优点：
本实用新型所采用的分析***采用FPGA板的***，这个***集成芯片体积小，重量轻，便于安装在便携式心音信号分析仪器上使用；并且所采用的***具有HHT分析模块和GMM特征提取模块，通过对心音信号的均值、方差、均方差、最大值、最小值，心音信号的FFT、频谱、功率谱以及心音信号的量域进行计算分析，将计算结果经过GMM特征提取模块识别出心脏瓣膜的故障类型和计算故障出现的概率信息，这种方法便于心脏瓣膜疾病的早期无损诊断，对于临床实践具有较大的指导价值。
并且，本实用新型还增加了无线模块和/或蓝牙模块，更加有便于诊断信息的快速传输和查看以及信息的保存。
附图说明
图1是本实用新型基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动分析***框图；
图2是本实用新型HHT分析模块的结构框图；
图3是本实用新型基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动分析方法流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本实用新型的具体实施例。虽然附图中显示了本实用新型的具体实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本实用新型而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本实用新型，并且能够将本实用新型的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本实用新型的较佳实施方式，然所述描述乃以说明书的一般原则为目的，并非用以限定本实用新型的范围。本实用新型的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
实施例1
一种基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动分析***，所述分析***包括信号采集装置、A/D转换器、FPGA主控制器和显示屏，所述FPGA主控制器包括通用I/O接口、HHT分析模块、SDRAM控制器、FLASH控制器、LED驱动电路和Avalon总线；所述信号采集装置的输出端连接至A/D转换器的输入端，所述A/D转换器的输出端与FPGA主控制器的I/O接口连接，所述通用I/O接口、HHT分 析模块、SDRAM控制器、FLASH控制器的输出端均与Avalon总线连接，所述Avalon总线通过LED驱动电路与显示屏连接。
优选地，所述信号采集装置为心音传感器或听诊器，所述心音传感器或听诊器包括蓝牙模块A和预处理模块，所述蓝牙模块A用于对心音信号进行无线采集，所述心音传感器还包括除噪模块，用于除去心胸***传播过程中产生的噪音。
其中，如图2所示，所述HHT分析模块包括心音信号时域分析模块、心音信号频域分析模块、心音信号能量分析模块，所述心音信号时域分析模块用于心音信号的均值、方差、均方差、最大值、最小值的计算；所述心音信号频域分析模块用于心音信号的FFT(傅立叶变换)、频谱、功率谱的分析和计算，所述心音信号能量分析模块用于对心音信号的能量域进行分析。
进一步地，所述FPGA主控制器还包括GMM特征提取模块，用于识别心脏瓣膜的故障类型和计算故障出现的概率，所述GMM特征提取模块与所述HHT分析模块连接。
更进一步地，所述分析***还包括网络数据库或智能手机，所述FPGA主控制器还包括无线模块，所述GMM特征提取模块还与无线模块连接，GMM特征提取模块提取出来的信息通过无线模块传输给网络数据库进行保存或智能手机进行查询。
或者，所述分析***还包括外部显示装置；所述FPGA主控制器还包括蓝牙模块B，所述外部显示装置同样具有蓝牙模块C，所述GMM特征提取模块通过蓝牙模块B与显示装置的蓝牙模块C连接。
优选地，所述FPGA主控制器还包括心音信号存储模块，所述心音信号存储模块与所述GMM特征提取模块连接，用于将经过GMM特征提取模块处理的信息进行保存。
实施例2
一种基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动分析方法，所述分析方法具体包括如下步骤：
(1)首先信号采集装置(心音传感器或听诊器)采集心音信号的模拟信号，经过预处理模块处理后对心音信号进行放大后，再经过除噪模块除去心胸***传播过程中产生的噪音后，再经过A/D转换器将模拟信号转化为数字信号；
(2)经过转化的数字信号传输给HHT分析模块进行处理，通过对心音信号的均值、方差、均方差、最大值、最小值、心音信号的FFT、频谱、功率谱以及心音信号的量域进行计算分析，将计算结果经过GMM特征提取模块识别出心脏瓣膜的故障类型和计算故障出现的概率信息；
(3)然后将GMM特征提取模块识别出的心脏瓣膜的故障类型和计算出来的故障出现的概率信息通过Avalon总线连接LED驱动电路后通过显示屏显示。
优选地，上述基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动分析方法中，步骤(3)的故障类型和计算故障出现的概率信息还可以通过蓝牙模块发送到具有蓝牙模块的外部显示装置进行显示。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本实用新型作了详尽的描述，但在本实用新型基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本实用新型精神的基础上所做的这些修 改或改进，均属于本实用新型要求保护的范围。
Claims (8)
1.基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，其特征在于，所述分析***包括信号采集装置、A/D转换器、FPGA主控制器和显示屏，所述FPGA主控制器包括通用I/O接口、HHT分析模块、SDRAM控制器、FLASH控制器、LED驱动电路和Avalon总线；所述信号采集装置的输出端连接至A/D转换器的输入端，所述A/D转换器的输出端与FPGA主控制器的I/O接口连接，所述通用I/O接口、HHT分析模块、SDRAM控制器、FLASH控制器的输出端均与Avalon总线连接，所述Avalon总线通过LED驱动电路与显示屏连接。
2.根据权利要求1所述的基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，其特征在于，所述信号采集装置为心音传感器或听诊器，所述心音传感器或听诊器包括蓝牙模块A和预处理模块，所述蓝牙模块A用于对心音信号进行无线采集，所述预处理模块用于对心音信号进行放大。
3.根据权利要求1所述的基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，其特征在于，所述心音传感器还包括除噪模块，用于除去心胸***传播过程中产生的噪音。
4.根据权利要求1所述的基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，其特征在于，所述HHT分析模块包括心音信号时域分析模块、心音信号频域分析模块和心音信号能量分析模块，所述心音信号时域分析模块用于心音信号的均值、方差、均方差、最大值、最小值的计算；所述心音信号频域分析模块用于心音信号的FFT、频谱、功率谱的分析计算，所述心音信号能量分析模块用于对心音信号的能量域进行分析。
5.根据权利要求1所述的基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，其特征在于，所述FPGA主控制器还包括GMM特征提取模块，用于识别心脏瓣膜的故障类型和计算故障出现的概率，所述GMM特征提取模块分别与所述HHT分析模块和Avalon总线连接。
6.根据权利要求5所述的基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，其特征在于，所述分析***还包括网络数据库或智能手机，所述FPGA主控制器还包括无线模块，所述GMM特征提取模块还与无线模块连接，GMM特征提取模块提取出来的信息通过无线模块传输给网络数据库进行保存或智能手机进行查询。
7.根据权利要求5所述的基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，其特征在于，所述分析***还包括外部显示装置；所述FPGA主控制器还包括蓝牙模块B，所述外部显示装置同样具有蓝牙模块C，所述GMM特征提取模块通过蓝牙模块B与显示装置的蓝牙模块C连接。
8.根据权利要求5所述的基于FPGA的心脏瓣膜心音信号机械振动智能分析***，其特征在 于，所述FPGA主控制器还包括心音信号存储模块，所述心音信号存储模块与所述GMM特征提取模块连接，用于将经过GMM特征提取模块处理的信息进行保存。
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