本技术公开了一种一体化轻量级心音检测系统及方法。本发明心音检测系统集心音传感器和微处理器为一体,通过轻量化算法,对心音检测深度学习模型进行精简和优化,并通过浮点量化,将轻量化心音检测深度学习模型部署在微处理器上,使其能够进行心音信号的实时、精确的分析。本发明的心音检测系统功耗低、检测精度高、成本低、结构简单、体积小、便携、易于使用。
背景技术
心血管疾病是中国人口中导致死亡的主要原因,对我国人民的健康和社会经济带来了巨大的影响。尤其是冠心病,作为最常见的心血管疾病形式,它在中国及全球范围内均被认为是首要的健康威胁。冠心病的潜在严重后果,例如心肌梗塞或急性心力衰竭,显示了在疾病发展初期对心血管健康进行有效监测的重要性。
尽管现代医学技术的发展为心脏病的诊断提供了诸多精密的检测手段,如冠状动脉造影、CT检查、生理应激测试以及血清心肌酶的检测等,但这些设备通常需要昂贵的硬件设施和高度专业化的操作环境。这意味着这些先进的检测手段主要集中于大型综合医院或专科心脏病中心,对于资源有限的基层医疗机构或偏远地区难以普及。
现有的检测装置,采集心音信号、心脏声学信号等信号后,均需要将采集的信号通过通信模块传送到其他服务器或设备上去处理,不具备直接使用与处理的便携特性,同时未有使用板载可执行人工智能的方案来进行心音检测。此外还有很多商业设备。如3MLittmann等推出了优秀的电子听诊器,此类产品一直专注于直接听诊,并不提供数模转换和数据存储的支持,故无法收集数据并使用计算机辅助计算。此外它们的价格非常昂贵,不利于普及。
为了解决上述难题,亟需一种低成本、便携且易于使用的心音检测系统,从而增强基层医疗中心、社区诊所及偏远地区对心血管健康状况的监测能力。
实现思路