MEMS麦克风检测心音

通过MEMS麦克风感知心音

摘要

微机电系统（MEMS）正变得越来越普及，并在无创诊断仪器的开发中发挥着至关重要的作用。由于其尺寸小且不受环境噪声干扰，MEMS麦克风在心脏听诊系统的开发中非常有用。可使用不同的麦克风在心脏听诊点检测心音信号。本章介绍了利用低成本MEMS麦克风检测心音信号（第一和第二心音）。该MEMS麦克风已与微控制器适当地连接。通过所开发的算法，将非平稳的心音图信号转换为平稳的收缩期和舒张期信号，以便进一步分析。随后，使用快速傅里叶变换对收缩期和舒张期信号进行分析，以在50–200赫兹频率范围内检测第一心音和第二心音的高强度峰值。

1 引言

在现代医学中，各种传感器可用于通过声音、压力、温度、电磁辐射和电势等物理参数监测人类健康的日常状况[1]。这些传感器在无创诊断仪器的开发中发挥着至关重要的作用[2]。此外，所有这些传感器均以微机电系统（MEMS）芯片形式提供，并应用于大多数医疗领域，如手术工具、医学成像、癌症检测胶囊和心脏诊断等[3, 4]。

MEMS麦克风具有声学传感器，主要用于检测心音图信号以测量心音的声学特性[5]。本研究重点在于利用MEMS麦克风实现低成本的心音感知系统，用于检测心音，并通过快速傅里叶变换（FFT）对心音信号进行分析，以检测其高强度峰值。

本章组织如下：第2节介绍动机。第3节介绍本研究涉及的听诊区、心音及MEMS麦克风的相关背景。第4节说明所提出的心音感知系统在系统设计、数据采集、预处理和分析方面的详细内容。第5节展示结果与讨论。

2 动机

从古代到现代数字时代，听诊器一直是心音图（PCG）中心音检测以诊断人类疾病的主要仪器[6]。所检测到的心音非常微弱，处于人耳听觉频率的最低频段。医务人员需要大量临床专业知识，通过比较正常与异常心音来听取和分析心音以进行诊断[7]。这种手动分析导致心音分析过程复杂化。这些复杂性可通过超大规模集成电路（VLSI）和信号处理技术的新进展加以克服，从而利用计算机辅助方法提高PCG信号的测量精度和可重复性，并实现比手动分析更佳的诊断效果[8]。

3 心音与听诊区

心音是由于血液流入心脏和全身时心脏瓣膜的收缩和扩张而产生的flows into the heart and rest of body[9]。在心脏检查过程中，医务人员借助听诊器听取心音，并分别评估心动周期中的心音成分。每个心动周期包括收缩期和舒张期阶段。心音在心脏的四个主要瓣膜处测量，这些位置被称为听诊区。

对每个听诊区的心音进行检查可反映心脏功能，从而检测心脏异常以进行疾病诊断[8]。四个心音听诊区（图1）为主动脉区（右侧第二肋间隙）、肺区（左侧第二肋间隙）、三尖瓣区（胸骨左缘中部）和二尖瓣区（fifth intercostal space, mid clavicular line）。所有这些区域均对应于一个心脏瓣膜，具体如下：

• 二尖瓣 ：二尖瓣控制血液从左上腔室（左心房）流向左下腔室（左心室）。
• 主动脉瓣 ：主动脉瓣控制血液从心脏左下腔室（左心室）流入主动脉。主动脉是向身体其余部分供血的主要血管。
• 三尖瓣 ：三尖瓣控制血流从心脏右上腔室（右心房）流向右下腔室（右心室）。
• 肺动脉瓣 ：肺动脉瓣控制血流从心脏右下腔室（右心室）流向肺动脉，调节心脏与肺之间的血流。

这四个心脏瓣膜推动血液流经心脏。在泵血过程中，由于心脏瓣膜的开启和关闭，产生了四种主要的心音。二尖瓣和三尖瓣关闭以及主动脉瓣和肺动脉瓣开启时，在收缩期产生第一心音S1。S1在心尖处听诊最清晰，声音为“lub”。主动脉瓣和肺动脉瓣关闭以及二尖瓣和三尖瓣开启时，在舒张期产生第二心音S2。S2在心底部听诊最清晰，声音为“dub”。在快速充盈期，血流撞击心室壁时，在舒张前期产生第三心音S3。S3在心尖处听诊最清晰，声音为“lub-dub-sum”，是一种低音调的可听见的声音。在心房收缩期，血流撞击心室壁时，在收缩前期产生第四心音S4。S4在心尖处听诊最清晰，声音为“da-lub-dub”，也是一种低音调的可听见的声音。图2展示了心脏收缩期-舒张期过程中S1、S2、S3和S4心音的图示。

本研究集中于主要心音S1和S2信号的检测与分析。

4 心脏瓣膜病理学

主要有两种病理状况：心脏瓣膜血流过程中引起的狭窄和反流。反流是由于心脏瓣膜关闭不全导致血液倒流。心脏狭窄是指血液流经变窄的心脏瓣膜。

心脏瓣膜狭窄和反流会导致从心脏泵出到身体器官的血量减少，使心脏需要更加努力地泵血，从而导致心力衰竭。

• 二尖瓣反流（MR） ：是指血液反流至左心房。
• 主动脉瓣反流（AR） ：是指血液从扩大的主动脉瓣反流至左心室。
• 三尖瓣反流（TR） ：是指血液从右心室反流至右心房。
• 肺动脉瓣反流（PR） ：是指血液从肺动脉反流至右心室。
• 二尖瓣狭窄（MS） ：是由于二尖瓣狭窄，导致血液在左心房淤积，而不是流入左心室。
• 主动脉瓣狭窄（AS） ：是由于主动脉瓣狭窄，从而调节血流从左心室进入主动脉。
• 三尖瓣狭窄（TS） ：是由于三尖瓣狭窄，从而调节血流从右心房进入右心室。
• 肺动脉瓣狭窄（PS） ：是由于肺动脉瓣狭窄，从而调节血流从右心室进入肺动脉。

与二尖瓣和主动脉瓣相比，三尖瓣和肺动脉瓣问题较为罕见。本研究主要集中在二尖瓣和主动脉瓣病理学的检测与分析。

5 个 MEMS麦克风

目前可用的心音检测系统采用压电和驻极体电容麦克风构建。这些系统在心音检测、放大和模数转换电路方面具有复杂的电子元件，增加了系统的成本。此外，这类系统容易受到机械振动、温度变化和电磁干扰等环境问题的影响。

这些问题可以通过基于MEMS麦克风的心音检测系统来克服，该系统体积更小，内置数字接口，能够轻松集成到任何系统中，而无需大量额外的电子元器件。

MEMS麦克风是单芯片，内置声音传感器和使用CMOS技术[5]的不同接口组件的组合。主要有两种类型的MEMS麦克风，分别是模拟MEMS和数字MEMS[10]。模拟MEMS具有带输出放大的声音传感器。

数字MEMS内置模数转换器，可获得直接的数字输出。数字输出分为两种类型：脉冲密度调制（PDM）格式或集成电路间音频（I2S）格式。在本研究中，我们使用的数字MEMS麦克风为I2S格式的数字输出。图3显示了用于测量心音的数字MEMS麦克风模块。该麦克风具有高达−26dBFS的灵敏度以及在60和15kHz之间的平坦频率响应。由于高灵敏度和平坦的频率响应，主要的心音可以高质量地被测量。

参数	值
指向性	Omni
灵敏度	−26 dBFs
频率响应	60赫兹至15千赫
SNR	61分贝A计权
动态范围	87分贝

6 心音频谱分析

1965年，库利和图基提出了快速傅里叶变换算法[11]，用于计算信号的离散傅里叶变换。快速傅里叶变换是信号处理中分析频率分量及其幅度的著名方法之一。公式1通过计算两个N/2点展示了N点离散傅里叶变换的FFT实现。其中x(2n)为偶数样本，x(2n + 1)为奇数样本，WN/2 nm , WN m为旋转因子。

$$
X(m) = \sum_{n=0}^{(N/2)-1} x(2n)W_{N/2}^{nm} + W_N^m \sum_{n=0}^{(N/2)-1} x(2n+1)W_{N/2}^{nm}
\quad (1)
$$

PCG信号是一种非平稳信号，其频率在心动周期中会发生变化[12]。但在收缩期和舒张期周期内，频率的变化较小。因此，短时傅里叶变换（STFT）更适合用于分析心音信号。STFT相当于信号经过滑动时间窗w(t)后的傅里叶变换，如公式2所示。

$$
X(m; w) = \sum x(n)w(n - m)e^{-jwn}
\quad (2)
$$

其中，w(n)是离散时间窗函数，x(n)是离散时间信号。

滑动窗的位置为时变频谱分析提供了时间信息。同时，窗长决定了信号分析的时频分辨率，因此需要选择适当的窗长以平衡时间和频率的需求。在本次分析中，收缩期和舒张期样本在心动周期的时间范围内被分离。在分离出收缩期和舒张期周期后，分别通过窗函数技术处理，并单独应用快速傅里叶变换，以测量收缩期和舒张期周期中频率分量的高强度峰值。

7 系统实现

所提出的的音传感系统包括心音检测、数据采集和心音分析。心音感知通过数字MEMS麦克风进行。微控制器用于心音数据采集，MATLAB用于主机PC上的心音分析。图4展示了所提出的心音传感系统的框图。每个组件将描述如下。

7.1 心音感知

数字MEMS麦克风用于心音感知。该MEMS麦克风内置MEMS传感器、信号调理电路、模数转换器、抗混叠滤波器、电源管理以及24位I2S接口。微控制器中开发了I2S接口，以与数字麦克风连接并采集数字数据样本。图5显示了I2S格式的时序图。心音频率产生于20至200 Hz范围内。该麦克风在60和15 kHz的频率响应范围内具有良好的灵敏度。因此，该麦克风能够轻松感知主要心音S1和S2，其频率范围为60–250 Hz。

7.2 数据采集

数据采集接口基于32位微控制器开发，用于从MEMS麦克风获取心音感知样本。该数据采集系统包含I2S接收器，用于从麦克风的I2S发送器接口收集数据样本。此外，微控制器还配备有数据缓冲区，用于存储采集到的样本，并通过UART接口将数据发送至主机PC进行进一步分析。I2S接收器的数据采样频率为1.024千赫，每秒采集16,000个样本，并存储于数据缓冲区中。心音数据样本在心脏的肺区进行采集。

7.3 心音分析

心音感知与数据采集在受控环境中进行，以避免采集的样本中包含呼吸噪声、伪影和语音干扰。对原始样本进行处理以提取真实心音。图6、7展示了使用麦克风采集心音样本的数据采集与分析流程图。从原始样本中提取和分析心音是在主机PC上通过MATLAB实现的。该MATLAB代码执行三项功能：首先通过UART接口从ARM处理器的数据缓冲区收集样本，其次使用带通滤波器滤除所有不需要的频率，最后对处理后的样本进行短时傅里叶变换（STFT），以检测心音的频率。

原始样本包含不需要的频率，这些频率可以使用带通滤波器（见图8）去除，截止频率范围为50和200赫兹。经滤波后的原始样本消除了外部噪声，仅保留心音频率成分。心动周期中的心音信号感知是非平稳的，直接对此进行频率分析会得到不准确的频率分量。但将收缩期和舒张期分开后，表现出平稳行为，频率响应可给出正确的数值。通过30:70的心动周期比例，手动分离滤波后的心音样本，以提取收缩期和舒张期样本。在分离出收缩期和舒张期样本后，应用窗函数技术及128点FFT，以识别心动周期中的峰值频率成分。收缩期样本中频率分量的峰值对应第一心音S1，舒张期样本中频率分量的峰值对应第二心音S2。

8 结果与讨论

如上所述，通过MEMS麦克风检测心动周期中的心音样本，样本如图9所示。输入样本的分辨率为每样本24位，采样频率为1.024千赫。这些样本经过带通滤波器处理后得到的心音样本如图10所示。利用图7所示算法分离收缩期和舒张期后，处理得到的S1和S2心音如图11和12所示。最后，经过快速傅里叶变换分析，S1和S2心音的频率响应分别如图13和14所示。频谱显示了S1和S2的高强度/高幅度峰值。检测到的S1和S2峰值出现在50–200 Hz范围内。

此外，使用MEMS麦克风还检测到了病理性心音，并识别出二尖瓣和主动脉瓣病理学。二尖瓣狭窄（MS）、主动脉瓣狭窄（AS）的心音舒张期周期的频率响应如图15和16所示。二尖瓣反流（MR）、主动脉瓣反流（AR）的心音收缩期周期的频率响应如图17和18所示。

9 结论

本章重点介绍了一种利用MEMS麦克风检测主要心音S1和S2的低成本心音感知系统。数字MEMS通过I2S协议与微控制器连接。最终，将非平稳心音信号分离为平稳的收缩期和舒张期周期，并应用快速傅里叶变换（FFT）来检测S1和S2的高强度峰值。除了正常心音S1和S2外，还感知了二尖瓣反流（MR）、二尖瓣狭窄（MS）、主动脉瓣反流（AR）和主动脉瓣狭窄（AS）等心音病理。相同的实验装置可用于心音信号的进一步分析，以及检测复杂心音信号S3和S4，以实现更好的诊断。