基于ANDROID的智能心音听诊与识别系统.pdf

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1、(10)申请公布号 CN 103340650 A (43)申请公布日 2013.10.09 CN 103340650 A *CN103340650A* (21)申请号 201310278215.5 (22)申请日 2013.07.02 A61B 7/04(2006.01) (71)申请人 杭州电子科技大学 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区 2 号大街 (72)发明人 赵治栋 骆懿 何圣康 李静佳 (74)专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 代理人 杜军 (54) 发明名称 基于 Android 的智能心音听诊与识别系统 (57) 摘要 本发明涉及一种基于 And。

2、roid 的智能心音听 诊与识别系统。现有的系统体积较大， 不利于携 带。本发明包含心音采集设备以及 Android 手机 应用客户端两部分， 心音采集硬件设备由驻极体 话筒、 30Hz 到 500Hz 滤波器、 主控制芯片、 蓝牙芯 片模组、 放大电路组成。Android 系统中实现的心 音采集、 存储以及身份识别系统应用， 包括四大模 块 ： 蓝牙配对模块、 用户注册模块、 用户辨识模块 和系统管理模块。本发明使用 Android 智能手机 完成心音信号的采集、 存储、 显示， 简化了用户进 行心音信号采集的过程。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 5 页 附图 4 页 。

3、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书5页 附图4页 (10)申请公布号 CN 103340650 A CN 103340650 A *CN103340650A* 1/2 页 2 1. 基于 Android 的智能心音听诊与识别系统， 其特征在于 ： 包含心音采集设备以及 Android 手机应用客户端两部分， 心音采集硬件设备由驻极体话筒、 30Hz 到 500Hz 滤波器、 主控制芯片、 蓝牙芯片模组、 电源电路和放大电路组成 ； 所述主控制芯片选用Microchip的dsPIC33FJ128MC706芯片 ； 该芯片完成电源管理、 按 键控制、。

4、 A/D 转换的操作 ； 所述电源电路为 3.3V 稳压电源 ； 所述驻极体话筒作为传感器， 采集心音信号 ； 所述 30Hz 到 500Hz 滤波器由一个 30Hz 高通滤波器和一个 500Hz 低通滤波器构成， 对 心音信号进行带通滤波 ； 所述蓝牙芯片模组用于将主控制芯片的数字信号通过蓝牙发送至 Android 智能手机， 蓝牙芯片模组选用 HC-06 蓝牙模块 ； 所述放大电路采用 LM4811， 实现增益控制 ； 经过放大后的信号经过双声道耳机插座驱 动耳机， 通过耳机能够清晰地听到采集的心音信号 ； 心音硬件采集单元的采样频率为2000Hz， 采用12位A/D转换， 波特率为576。

5、00kbps ； 主 控制芯片内部通过指令控制数据收发以及 A/D 转换的开始和停止 ； 采样后的数据经过主控 制芯片A/D转换， 通过主控制芯片串口发送数据， 利用蓝牙芯片模组将A/D转换后数据发至 Android 智能手机 ； Android 系统中实现的心音采集、 存储以及身份识别系统应用， 包括四大模块 ： 蓝牙配 对模块、 用户注册模块、 用户辨识模块和系统管理模块 ； 在蓝牙配对模块， 完成 Android 智能手机和蓝牙采集硬件模块的配对 ； 在用户注册模块， 完成心音信号的采集、 实时显示、 存储以及码本的生成 ； 首先， 用户需 注册基本信息， 主要包括姓名、 性别、 年龄、。

6、 联系方式 ； 当手机完成与 HC-06 蓝牙模块的配对 后， 便通过手机虚拟蓝牙串口获取A/D转换后的心音信号 ； 通过SurfaceView显示控件不断 显示接收到的心音信号波形并将采集到的心音信号保存至 txt 文档中 ； 用户注册模块需采 集50s心音信号， 当采集完毕后， 对采集到的心音信号提取其MFCC特征参数 ； 并利用LBG算 法获得该用户的码本， 将码本保存至 txt 文档中 ； MFCC 特征参数的提取主要包括去均值归一化、 分帧、 加 Hamming 窗、 进行 FFT、 Mel 滤波 器组滤波， 取 ln 对数以及离散余弦变换 ； 通过 LBG 算法从所有特征矢量中训练。

7、出可以表征一个人身份的码本， LBG 初始码本的 生成采用分裂法， 采用的分裂法并不是在分裂的过程中利用减去阈值的方法进行分裂， 而 是通过不断的寻找与质心的畸变最大的矢量， 并以该矢量作为质心的分裂方法 ； 利用 SQLite 数据库管理用户基本信息， SQLite 数据库中的字段包括姓名、 性别、 年龄、 联系电话、 心音文件存储路径、 码本文件存储路径 ； 当用户完成心音信号的采集后， 将用户 的基本信息保存至 SQLite 数据库， 并将采集到的心音数据保存到指定路径的 txt 文档中 ； 通过 LBG 算法获得的码本保存至指定的 “码本文件存储路径” ； 在 txt 文档中， 用户心。

8、音数据 以及码本数据均以制表符分隔 ； 在用户辨识模块， 完成心音信号的采集、 显示、 MFCC 特征参数的提取以及基于 VQ 的 用户辨识功能 ； 当完成手机和 HC-06 模块的蓝牙配对后， 采集一段 10s 的心音信号， 通过 SurfaceView 显示控件显示接收到的心音信号波形， 并不断保存至 txt 文档中 ； 当采集完毕 权 利 要 求 书 CN 103340650 A 2 2/2 页 3 后， 提取该待识别用户的MFCC特征参数 ； 通过查询SQLite数据库获得所有系统已注册用户 的码本 txt 文件， 并从中获取码本数据 ； 分别计算该待识别用户的 MFCC 特征参数和保。

9、存在 系统中的码本的平均量化误差 ； 平均量化误差最小的便是系统的识别结果 ； 在系统管理模块， 管理员输入用户名和密码， 进入系统管理操作界面 ； 该用户名和密码 经过MD5算法加密， 由Shared Preferences管理 ； 进入系统管理操作界面后， 通过ListView 显示系统中已注册用户， 可以对系统中已有的心音注册用户进行管理操作。 权 利 要 求 书 CN 103340650 A 3 1/5 页 4 基于 Android 的智能心音听诊与识别系统 技术领域 0001 本发明属于心音信号处理及传输的技术领域， 涉及一种基于 Android 的智能心音 听诊与识别系统。 背景技。

10、术 0002 心音信号是人体非常重要的生理特征之一， 反映了心血管系统的机械运动状况， 包含了心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理信息。 利用心音进行听诊的方法已 经广泛应用于医疗诊断。 心音信号的高质量采集对于基于心音的后续病理分析有十分重要 的意义。 0003 心音信号在不同的人身上有着完全不同的特征并且具有极高的稳定性， 可以用作 生物识别技术的识别特征。 不同于传统的生物识别技术， 例如指纹、 虹膜、 语音等， 心音身份 识别技术采用心音信号进行身份识别， 能够有效地解决安全性问题。心音信号具备的优势 主要包括 ： 不易被伪造、 采集方便、 普适性。 近年来， 国内外一些研究人员。

11、对心音身份识别进 行了研究， 并取得了一定的进展， 证明了采用心音信号进行个人身份识别的可能性。 0004 目前， 采集心音信号的方法主要利用计算机声卡将心音信号存储至计算机， 然后 计算机可以显示心音波形， 并对心音信号进行特征提取与模式匹配。 由于计算机体积较大， 不利于随身携带， 因此用户无法方便地完成心音信号的采集以及利用心音信号进行后续的 分析处理， 这也进一步降低了心音身份识别的实用性。 鉴于上述原因， 需要寻找一种便携的 心音采集、 听诊装备， 并在此装备上完成心音信号的识别。 0005 随着通信及网络技术的飞速发展， 人们在日常生活中对于手机的依赖程度不断地 提高， 手机已经成。

12、为当今人们生活不可缺少的科技产品。目前主流的手机操作系统主要有 Android、 Windows Phone 以及 ios。搭载 Android 操作系统的智能手机基于其平台的开放 性、 极高的用户自由度以及方便快捷的开发方式， 已经成为目前市场占有率最高的手机操 作系统。利用 Android 智能手机实现心音数据的接收、 显示和存储以及后续的特征提取和 模式匹配， 符合人们对于心音采集设备以及身份识别设备便携性的要求， 对于推动生物识 别技术的发展有一定的意义。 发明内容 0006 本发明的目的在于提出一种基于 Android 智能手机的心音信号采集、 听诊、 存储 以及心音信号识别装备。能。

13、够完成心音信号的高质量采集、 存储以及方便快捷地完成基于 心音的身份识别。 0007 技术方案 ： 本发明包含心音采集设备以及 Android 手机应用客户端两部分组成。 心音采集硬件设备主要由驻极体话筒、 30Hz 到 500Hz 滤波器、 主控制芯片、 蓝牙芯片模组、 电源电路、 放大电路组成。 0008 其中主控制芯片选用 Microchip( 美国微芯科技公司 ) 的 dsPIC33FJ128MC706 芯 片。使用该芯片作为主控制芯片， 完成电源管理、 按键控制、 A/D 转换的操作。 说 明 书 CN 103340650 A 4 2/5 页 5 0009 所述电源电路为 3.3V 。

14、稳压电源。 0010 所述驻极体话筒作为传感器， 采集心音信号。 0011 所述 30Hz 到 500Hz 滤波器由一个 30Hz 高通滤波器和一个 500Hz 低通滤波器构 成。由于通过传感器采集到的心音信号中， 不仅包含了心音信号的主要成分， 还包含了其 他的噪声分量， 比如摩擦、 呼吸音以及电路的热噪声等， 而心音信号的有效频率范围在 30Hz 到 500Hz 之间。所以， 必须滤除心音主要成分外的噪声分量。采用 30Hz 到 500Hz 滤波器可 以有效的滤除上述噪声。 0012 所述蓝牙芯片模组用于将主控制芯片的数字信号通过蓝牙发送至 Android 智能 手机， 方便后续的数据分析。

15、处理。蓝牙芯片模组选用 HC-06 蓝牙模块。 0013 所述放大电路采用 LM4811， 实现增益控制。经过放大后的信号经过双声道耳机插 座驱动耳机， 通过耳机能够清晰地听到采集的心音信号。 0014 心音硬件采集单元的采样频率为 2000Hz， 采用 12 位 A/D 转换， 波特率为 57600kbps。芯片内部通过指令控制数据收发以及 A/D 转换的开始和停止。采样后的数据 经过主控制芯片A/D转换， 通过主控制芯片串口发送数据， 利用蓝牙芯片模组将A/D转换后 数据发至 Android 智能手机。 0015 Android 系统中实现的心音采集、 存储以及身份识别系统应用包括四大模块。

16、 ： 蓝 牙配对、 用户注册、 用户辨识、 系统管理。 0016 在蓝牙配对模块， 完成 Android 智能手机和蓝牙采集硬件模块的配对。 0017 在用户注册模块， 完成心音信号的采集、 实时显示、 存储以及码本的生成。 首先， 用 户需注册基本信息， 主要包括姓名、 性别、 年龄、 联系方式。当手机完成与 HC-06 蓝牙模块的 配对后， 便可以通过手机虚拟蓝牙串口获取A/D转换后的心音信号。 通过SurfaceView显示 控件不断显示接收到的心音信号波形并将采集到的心音信号保存至 txt 文档中。用户注册 模块需采集 50s 心音信号， 当采集完毕后， 对采集到的心音信号提取其 MF。

17、CC 特征参数。并 利用 LBG 算法获得该用户的码本， 将码本保存至 txt 文档中。 0018 MFCC 特征参数的提取主要包括去均值归一化、 分帧、 加 Hamming 窗、 进行 FFT、 Mel 滤波器组滤波， 取 ln 对数以及离散余弦变换。 0019 通过 LBG 算法从所有特征矢量中训练出可以表征一个人身份的码本 （codebook） 。 LBG 初始码本的生成采用分裂法， 采用的分裂法并不是在分裂的过程中利用减去阈值的方 法进行分裂， 而是通过不断的寻找与质心的畸变最大的矢量， 并以该矢量作为质心的分裂 方法。 0020 利用 SQLite 数据库管理用户基本信息， SQLi。

18、te 数据库中的字段包括姓名、 性别、 年龄、 联系电话、 心音文件存储路径、 码本文件存储路径。 当用户完成心音信号的采集后， 将 用户的基本信息保存至SQLite数据库， 并将采集到的心音数据保存到指定路径的txt文档 中。通过 LBG 算法获得的码本保存至指定的 “码本文件存储路径” 。在 txt 文档中， 用户心 音数据以及码本数据均以制表符分隔。 0021 在用户辨识模块， 完成心音信号的采集、 显示、 MFCC 特征参数的提取以及基于 VQ 的用户辨识功能。当完成手机和 HC-06 模块的蓝牙配对后， 采集一段 10s 的心音信号， 通过 SurfaceView显示控件显示接收到的。

19、心音信号波形， 并不断保存至txt文档中。 当采集完毕 后， 提取该待识别用户的 MFCC 特征参数。通过查询 SQLite 数据库获得所有系统已注册用 说 明 书 CN 103340650 A 5 3/5 页 6 户的码本 txt 文件， 并从中获取码本数据。分别计算该待识别用户的 MFCC 特征参数和保存 在系统中的码本的平均量化误差。平均量化误差最小的便是系统的识别结果。 0022 在系统管理模块， 管理员输入用户名和密码， 进入系统管理操作界面。该用户名 和密码经过 MD5 算法加密， 由 Shared Preferences 管理。进入系统管理操作界面后， 通过 ListView 显。

20、示系统中已注册用户， 可以对系统中已有的心音注册用户进行管理操作， 例如 查询某一个用户的详细信息， 或者删除该用户在系统中的注册记录。 0023 本发明有益效果 ： 使用 Android 智能手机完成心音信号的采集、 存储、 显示， 简化 了用户进行心音信号采集的过程。 用户通过智能手机屏幕便可以实时的查看自己的心音信 号波形， 有利于用户及医务人员掌握用户的自身生理状况。 通过心音采集硬件模块， 可以清 晰地听到用户自身的心音， 方便医务人员对于用户心脏状况的判断。此外， 利用 Android 智 能手机进行身份识别， 提供了一种方便快捷的生物特征识别新方法。 附图说明 0024 图 1 。

21、为心音采集硬件结构图 ； 图 2 为基于 Android 的智能心音听诊与识别系统功能示意图 ； 图 3 为蓝牙配对与数据传输流程图 ； 图 4 为用户注册流程图 ； 图 5 为 MFCC 特征提取流程图 ； 图 6 为 LBG 算法流程图 ； 图 7 为用户辨识流程图 ； 图 8 为基于 VQ 的身份识别流程图 ； 图 9 为系统管理流程图。 具体实施方式 0025 如图 1 所示， 为心音采集设备硬件结构图。驻极体话筒以及医用听诊头构成了心 音传感器， 用于心音信号的采集。在采集心音信号的过程中， 由于听诊头和衣服的摩擦、 呼 吸以及电路热噪声等引起的噪声无法有效的避免。而心音信号的有效频。

22、率范围在 30Hz 到 500Hz， 所以通过心音传感器接收到的心音信号， 需要通过30Hz的高通滤波器和500Hz的低 通滤波器。经过滤波后的心音信号， 经过主控制芯片的 A/D 转换， 由模拟信号转变为数字信 号。主控制芯片电路由 Microchip( 美国微芯科技公司 ) 的 dsPIC33FJ128MC706 芯片构成， 其主要作用是采样、 A/D转换以及电源管理等操作。 A/D转换为12位A/D转换。 增益控制电 路由 LM4811 构成， 其主要作用是控制耳机接收到心音的高低。系统的采样频率为 2000Hz， 波特率为 57600kbps。A/D 转换后的数据通过 HC-06 蓝牙。

23、模组发送至 Android 智能手机。 0026 如图2所示， 为基于Android的智能心音听诊与识别系统功能示意图。 该系统主要 包括四大功能模块 ： 蓝牙配对、 用户注册、 用户辨识、 系统管理。 蓝牙配对模块的主要功能是 搜索蓝牙设备、 配对连接。 用户注册模块的主要功能是基本信息注册、 信号采集、 波形显示、 码本生成。用户辨识模块的主要功能是信号采集、 波形显示、 辨识操作。系统管理模块的主 要功能是注册用户信息查询、 用户信息管理， 在该模块中可以删除已有的注册用户信息。 下 面详细介绍这四个模块的功能实现。 说 明 书 CN 103340650 A 6 4/5 页 7 0027。

24、 如图 3 所示， 为蓝牙配对与数据传输流程图。在蓝牙配对模块， 主要完成的是手 机和心音采集硬件单元的匹配连接。通过点击按钮， 可以完成蓝牙的开启、 关闭以及搜索 蓝牙设备。首先打开蓝牙， 并向系统注册 UUID。然后开始搜索蓝牙设备， 通过 ListView 显示控件显示查询得到的可用蓝牙设备， 点击 HC-06 蓝牙模块对应的设备。获取该 HC-06 模块固有的 MAC 地址。通过该 MAC 地址得到 BluetoothDevice 对象。然后使用上述 UUID 获得 BluetoothSocket 对象。通过 BluetoothSocket 对象的 connect() 方法完成 Blu。

25、etoothSocket的连接。 若该HC-06蓝牙模块和Android手机在此之前并未配对， 就需要 在手机中输入配对密码从而完成与 HC-06 模块的配对。在 HC-06 模块中可以人为的修改其 配对密码。在完成上述步骤后， 就完成了 Android 手机同蓝牙模块的连接， 此时可以通过蓝 牙接收 A/D 转换后的心音数据。在手机客户端中可以通过串口发送指令控制 dsPIC 主控制 芯片的 A/D 转换， 该指令经过蓝牙发送至 dsPIC 主控制芯片的串口。 0028 如图 4 所示为用户注册流程图。用户注册模块主要有基本信息注册、 信号采集 处理、 波形显示以及码本生成这四个功能。首先在。

26、 “用户注册 Activity1” 的 EditText 控 件中输入用户名、 年龄、 联系电话等基本信息， 完成基本信息的输入操作。点击按钮， 打 开 “用户注册 Activity2” ， 通过 Intent 传入之前输入的用户基本信息。在蓝牙配对模 块完成手机和心音采集硬件单元的蓝牙匹配后， 可以获得 BluetoothSocket 对象， 通过 getInputStream() 获取其 InputStream 输入流对象， 就可以通过该 InputStream 输入流对 象读取A/D转换后的心音数据。 波形显示采用自定义的SurfaceView显示控件， 每读取一个 A/D 转换结果， 。

27、就更新该 SurfaceView 界面， 从而完成波形的显示。注册心音信号的采集时 间为 50s， 当采集完成后， 保存相应的数据至指定路径的 txt 文档中， 数据之间用制表符分 隔。然后， 提取该用户心音数据的 MFCC 特征参数， 利用 LBG 算法生成码本。然后， 往指定路 径的 txt 文档中保存心音的码本数据。由于 LBG 算法生成的数据是多维矢量形式的， 而在 txt文档中保存的数据必须是一维数据， 所以在保存码本数据的时候采用以下的方法。 将码 本的每一维心音数据头尾相接， 第一维的码本矢量的末尾紧接第二维码本矢量的起始， 以 此类推。码本数据同样以制表符分隔。最后， 往 SQ。

28、Lite 数据库中写入数据， 主要是用户的 姓名、 性别、 年龄、 联系电话、 心音注册信号 txt 文件路径以及心音码本 txt 文件路径。这样 能够方便用户辨识模块对于系统中心音码本的调用以及管理模块对于码本的管理操作。 0029 如图5为MFCC特征提取流程图。 MFCC特征参数的提取主要包括去均值归一化、 分 帧、 加 Hamming 窗、 进行 FFT、 Mel 滤波器组滤波、 取 ln 对数以及离散余弦变换。在对语音信 号提取MFCC特征参数时， 一般选取帧长的范围是20-25ms。 不同于语音信号， 由于心音信号 具备准周期性， 标准语音帧长的 20-25ms 并不适用于心音信号。

29、， 而是应该大于 20-25ms。该 系统选取的心音信号的帧长为 256ms， 帧移为 64ms。由于心音信号的频率范围 30-500Hz 之 间， 所以 MEL 滤波器组的截止频率选取 500Hz。 0030 如图6所示， 为LBG算法流程图。 如图7为用户辨识流程图。 首先， 当完成手机和心 音采集硬件设备的蓝牙配对后， 可以获得 BluetoothSocket 对象， 通过 getInputStream() 获取其 InputStream 输入流对象， 就可以通过该 InputStream 输入流对象读取 A/D 转换后 的心音数据。波形显示采用和用户注册模块一样的自定义 Surface。

30、View 显示控件， 每读取 一个 A/D 转换结果， 就更新该 SurfaceView 界面， 从而完成波形的显示。辨识心音信号的采 集时间为10s， 当完成心音信号的采集后， 提取该待识别用户心音数据的MFCC特征参数。 查 说 明 书 CN 103340650 A 7 5/5 页 8 询 SQLite 数据库， 得到系统中保存的全部心音码本数据文件路径， 从而获得系统所有的注 册码本。计算该待识别用户的 MFCC 特征矢量和每一个码本的量化误差， 最小量化误差对应 的码本便是系统的识别结果。 0031 如图 8 所示， 为基于 VQ 的身份识别流程图。如图 9 所示， 为系统管理流程图。。

31、在 系统管理模块中， 首先进入管理员登陆界面， 在该 Activity 中， 管理员往 EditText 输入控 件中输入用户名和密码。系统通过 Shared Preferences 保存管理员用户名和密码， 通过 MD5 算法加密管理员密码。完成登陆验证后， 进入管理员操作界面， 查询 SQLite 数据库， 通 过 ListView 显示已注册用户信息。点击某一个条目， 显示该注册用户的详细注册信息， 主 要是姓名、 年龄、 性别、 联系方式等。在该 Activity 中， 点击按钮 “删除该用户” 可以完成对 该用户SQLite数据的删除以及注册心音信号txt文件和码本文件的删除， 最终。

32、删除该用户 在系统中的全部信息， 从而完成对注册用户的管理操作。 0032 以上结合附图对本发明的具体实施方式作了说明， 但这些说明不能被理解为限制 了本发明的范围， 本发明的保护范围由随附的权利要求书限定， 任何在本发明权利要求基 础上的改动都是本发明的保护范围。 说 明 书 CN 103340650 A 8 1/4 页 9 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 103340650 A 9 2/4 页 10 图 3 图 4 图 5 说 明 书 附 图 CN 103340650 A 10 3/4 页 11 图 6 图 7 图 8 说 明 书 附 图 CN 103340650 A 11 4/4 页 12 图 9 说 明 书 附 图 CN 103340650 A 12 。