[发明专利]一种基于心音检测和机器学习算法的心脏病筛查系统

摘要

本发明公开了一种基于心音检测和机器学习算法的心脏病筛查系统，包括信号采集模块、心音数据分析模块和数据库模块。其中，信号采集模块包括噪音采集单元和心音采集单元；心音采集单元用于采集被测者的心跳声音并转化为电信号，噪音采集单元用于采集环境中的说话声和其他声音，并使用减相的方法减小环境噪音的影响。心音数据分析模块采用滤波电路和放大电路减小高频环境噪音对心音信号的影响。数据分析程序针对特定的心音信号区间采用机器学习算法，通过心音信号分割、特征提取、模型选择、参数确定等步骤实现各类心脏病的模型建立和更新。本发明能够实现非入侵式的心脏病筛查，利用简单便携的心音采集器，能够解决就医时排队耗时且费用昂贵的现状。

主权项

一种基于心音检测和机器学习算法的心脏病筛查系统，其特征在于：包括信号采集模块(1)、心音数据分析模块(2)和数据库模块(3)；所述信号采集模块(1)包括壳体、以及设置在所述壳体内的噪音采集单元(11)和心音采集单元(12)；所述噪音采集单元(11)安装在壳体的顶部，其包括与壳体固定连接的上安装壳体(111)，在所述上安装壳体(111)上安装有噪音采集器(112)、以及与所述噪音采集器(112)连接的噪音传感器(113)；所述心音采集单元(12)安装在壳体的底部，其包括通过卡槽与壳体固定连接的不锈钢腔体(121)、以及安装在不锈钢腔体(121)上的下安装壳体(122)，在所述下安装壳体(122)上安装有心音采集器(123)、以及与所述心音采集器(123)连接的心音传感器(124)；所述心音数据分析模块(2)包括预处理电路(21)，预处理电路(21)的输入端与噪音传感器(113)和心音传感器(124)的数据输出端连接，预处理电路(21)包括依次设置的前级放大器、滤波器、中间放大器、后级放大器和A/D转换器，心音数据和噪音数据经预处理电路(21)处理后由蓝牙天线(14)发送至云端，并利用基于机器学习算法得到的模型进行数据分析，数据分析后得到的数据与数据库模块(3)中的心脏病数据进行比对；所述数据库模块存(3)储有病人基本信息、病人心脏病类型、病人心音和各类心脏病的模型，其中各类心脏病的模型前期的建立和后期的更新由机器学习算法实现。