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呼吸道声音分析和成像系统

阅读：753发布：2020-05-14

专利汇可以提供呼吸道声音分析和成像系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及呼吸道声音分析和成像系统。提供了一种用于分析个人(110)中的呼吸道声音的系统(100)。将N个换能器(105)固定在胸腔的表面上。第i个换能器固定在位置 xi处，并且产生表示位置xi处的压力波的信号 P(xi，t)，其中i＝1到N。处理器(135)接收信号P(xi，t)，并且确定在一时间区间内在所述表面上的至少一个位置x处的平均声能(x，t1，t2)，其中采用涉及至少一个信号P(xi，t)的算法来确定P。，下面是呼吸道声音分析和成像系统专利的具体信息内容。

权利要求

1、一种用于对在个人的呼吸道中的至少一部分中的声音进行分析的系统，包括：
(a)N个换能器，将每个换能器设置为固定在所述个人的胸腔上的表面上，第i个换能器被固定在位置xi处，并且产生一表示该位置xi处的压力波的信号P(xi，t)，其中i＝1到N；和
(b)处理器，用于接收多个信号P(xi，t)，并且确定在从第一时间t1 至第二时间t2的时间区间上在所述表面上的至少一个位置x处的平均声能采用涉及所述多个信号P(xi，t)中的至少一个的算法来确定
2、根据权利要求1所述的系统，还包括二维显示装置。
3、根据权利要求2所述的系统，其中所述处理器还用于在所述显示装置上显示所述函数的表示。
4、根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还用于将所述平均声能与一个或更多个预定函数进行比较，并且从所述一个或更多个预定函数中确定一与最相似的函数。
5、根据权利要求4所述的系统，其中所述处理器还用于根据所确定的函数来进行诊断。
6、根据权利要求1所述的系统，其中使用以下代数公式来确定在换能器位置xi处的从t1到t2的时间区间上的平均声能
$\tilde{P} (x_{i}, t_{1}, t_{2}) = \int_{t_{1}}^{t_{2}} P^{2} (x_{i}, t) dt .$
7、根据权利要求1所述的系统，其中采用一种算法来确定在一个或更多个位置x处的函数所述算法包括：
(a)确定在多个换能器位置xi处的从t1到t2的时间区间上的平均声能和
(b)通过对所确定的进行插值来确定在至少一个位置x处的平均声能
8、根据权利要求7所述的系统，其中使用以下代数公式来确定在多个换能器位置xi处的从t1到t2的时间区间上的平均声能
$\tilde{P} (x_{i}, t_{1}, t_{2}) = \int_{t_{2}}^{t_{2}} P^{2} (x_{i}, t) dt .$
9、根据权利要求7所述的系统，其中通过使用以下代数公式对所确定的进行插值来确定在至少一个位置x处的平均声能：
$\tilde{P} (x, t_{1}, t_{2}) = Σ_{i = 1}^{N} \tilde{P} (x_{i}, t_{1}, t_{2}) g (x, x_{i}, σ) - - - (2)$
其中，σ是可选择的参数，g(x，xi，σ)是一影响函数核，其满足：
$▿^{2} g = \frac{\partial g}{\partial σ} - - - (3)$
$Σ_{i = 1}^{N} g (x, x_{i}, σ) \approx 1 - - - (4) .$
10、根据权利要求9所述的系统，其中g(x，viσ)是以下影响函数核，
$g (x, x_{i}, σ) = Exp - (\frac{{(x^{1} - x_{i}^{1} \sqrt{σ})}^{2}}{2 σ}) \times Exp - (\frac{{(x^{2} - x_{i}^{2} \sqrt{σ})}^{2}}{2 σ}) - - - (5) .$
11、根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器用于确定多个连续时间区间上的平均声能，使用涉及至少一个信号P(xi，t)的算法来确定每个平均声能。
12、根据权利要11所述的系统，其中所述处理器用于在一显示装置上顺序地显示每个所确定的平均声能的表示。
13、根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器用于：
(a)对于一个或更多个频带，
(aa)在所述频带中对信号(P，xi，t)进行带通滤波；并且
(ab)根据至少一个经滤波的信号确定用于所述频带的平均声能函数。
14、根据权利要求13所述的系统，其中所述处理器用于在一显示装置上显示对于一频带所确定的一个或更多个平均声能函数。
15、一种用于分析在个人的胸腔中的至少一部分中的声音的方法，包括：
(a)获得N个信号P(xi，t)，其中i＝1到N，所述信号P(xi，t)表示在胸腔上的身体表面上的位置xi处的压力波；
(b)确定在从第一时间t1到第二时间t2的时间区间上在所述表面上的至少一个位置x处的平均声能采用涉及至少一个所述信号的算法来确定
16、根据权利要求15所述的方法，还包括：在二维表面上显示的表示。
17、根据权利要求15所述的方法，还包括：将所述平均声能与一个或更多个预定函数进行比较，并且从所述一个或更多个预定函数中确定一与最相似的函数。
18、根据权利要求15所述的方法，其中使用以下代数公式来确定在换能器位置xi处的从t1到t2的时间区间上的所述平均声能：
$\tilde{P} (x_{i}, t_{1}, t_{2}) = \int_{t_{1}}^{t_{2}} P^{2} (x_{i}, t) dt .$
19、根据权利要求15所述的方法，其中采用一种算法来确定在一个或更多个位置x处的函数所述算法包括：
(a)确定在多个换能器位置xi处的从t1到t2的时间区间上的平均声能和
(b)通过对所确定的进行插值来确定在至少一个位置x 处的平均声能
20、根据权利要求19所述的方法，其中使用以下代数公式来确定在多个换能器位置处的从t1到t2的时间区间上的平均声能
$\tilde{P} (xi, t_{1}, t_{2}) = \int_{t_{1}}^{t_{2}} P^{2} (x_{i}, t) dt .$
21、根据权利要求19所述的方法，其中通过使用以下代数公式对所确定的进行插值来确定在至少一个位置x处的平均声能：
$\tilde{P} (x, t_{1}, t_{2}) = Σ_{i = 1}^{N} \tilde{P} (x_{i}, t_{1}, t_{2}) g (x, x_{i}, σ) - - - (2)$
其中，σ是可选择的参数，g(x，xi，σ)是一影响函数核，其满足：
$▿^{2} g = \frac{\partial g}{\partial σ} - - - (3)$
$Σ_{i = 1}^{N} g (x, x_{i}, σ) \approx 1 - - - (4) .$
22、根据权利要求21所述的方法，其中g(x，xi，σ)是以下影响函数核，
$g (x, x_{i}, σ) = Exp - (\frac{{(x^{1} - x_{i}^{1} \sqrt{σ})}^{2}}{2 σ}) \times Exp - (\frac{{(x^{2} - x_{i}^{2} \sqrt{σ})}^{2}}{2 σ}) .$
23、根据权利要求15所述的方法，包括：确定在多个连续时间区间上的平均声能，使用涉及至少一个所述信号P(xi，t)的算法来确定每个平均声能；所述方法还包括在一显示装置上顺序地显示每个所确定的平均声能的表示。
24、根据权利要求15所述的方法，还包括，对于一个或更多个频带：
(a)在所述频带中对所述多个信号P(xi，t)进行带通滤波；并且
(b)根据至少一个经滤波的信号确定用于所述频带的平均声能函数。
25、根据权利要求24所述的方法，还包括：在一显示装置上显示对一频带所确定的一个或更多个平均声能函数。

说明书全文

技术领域

本发明涉及医用设备和方法，更具体地，涉及用于分析体声(body sound)的设备和方法。

背景技术

通常医师利用体声来诊断各种失调症状(disorder)。医师可以在人的胸部或者背部上放置一听诊器，并且监视病人的呼吸，以检测不定的 (即，异常的或者意外的)肺部声音。对这些不定的肺部声音的识别和分类通常提供了有关肺部异常性的重要信息。
已知的还有，在受检查人的胸部或者背部上固定一个或更多个扩音器，以记录肺部声音。美国专利No.6,139,505公开了一种系统，在该系统中，将多个扩音器放置在病人的胸部周围。将在吸入和呼出过程中的该多个扩音器的录音显示在屏幕上或者打印在纸上。然后由医师对这些录音进行可视的检查，以检测病人的肺部失调症状。Kompis等人 (Chest，120(4)，2001)公开了一种系统，在该系统中将M个扩音器置于病人的胸部，并且记录肺部声音。这些录音生成使用最小二乘拟合所求解的M个线性方程。该系统的技术方案用于确定在记录中所检测到的声音源在肺部中的位置。

发明内容

在以下文字说明和权利要求书中，当两个显式描述的可计算的或者可测量的变量彼此成正比时，认为这两个变量彼此相等。
本发明在其一个实施例中提供了一种用于记录和分析在呼吸道中所产生的呼吸道声音的系统和方法。该系统包括：N个换能器(扩音器)，其被配置为，附连到个人的胸腔之上的胸部或背部的一基本平坦区域R。
由在平坦区域R中所限定的二维坐标系中的二维位置矢量x＝(x1，x2)来表示区域R中的位置。第i(i＝1至N)个换能器固定在区域R中的位置xi处，并且产生表示体内到达xi处的压力波的信号(在此用P(xi，t)表示)。
通常将换能器嵌入在一个基体(matrix)中，以使得可以将这些换能器容易地固定到个人的皮肤上。通常这种基体可以采用内衣或外衣的形式，以便容易地将其置于个人的胸腔上方。可以理解，对于不同体形、不同年龄、不同性别等的个人可以使用不同的基体。
由信号处理电路来处理所述N个信号P(xi，t)。根据本发明，该处理涉及从所述N个信号中确定一在从t1至t2的时间区间中在区域R中的至少一个位置x处平均声能(在此用表示)。在此使用某一位置处的 “声能”这一术语来指表示或者近似于在该位置处的压力和质量传播速度的乘积。
在一个实施例中，使用以下代数公式来获得在一个扩音器的位置处的从t1到t2的时间区间内的平均声能：

\tilde{P} (x_{i}, t_{1}, t_{2}) = \int_{t_{1}}^{t_{2}} P^{2} (x_{i}, t) dt - - - (1)

其中，xi是扩音器的位置。
在一个更加优选的实施例中，例如使用公式(1)来获得在多个扩音器位置xi处的从t1到t2的时间区间内的平均声能然后通过利用任何已知的插值方法对进行插值来计算其他位置x处的
在一最优选的实施例中，通过利用以下代数公式来执行插值，以获得表面R中的位置x＝(x1，x2)处的平均声能

\tilde{P} (x, t_{1}, t_{2}) = Σ_{i = 1}^{N} \tilde{P} (x_{i}, t_{1}, t_{2}) g (x, x_{i}, σ) - - - (2)

其中g(x，xi，σ)是一影响函数核(kernel)，其满足以下公式：

▿^{2} g = \frac{\partial g}{\partial σ} - - - (3)

Σ_{i = 1}^{N} g (x, x_{i}, σ) \approx 1 - - - (4)

并且其中

x_{i} = (x_{i}^{1}, x_{i}^{2})

是第i个扩音器的位置，而σ是可选择的参数。
例如，可以采用以下影响函数核：

g (x, x_{i}, σ) = Exp - (\frac{{(x^{1} - x_{i}^{1} \sqrt{σ})}^{2}}{2 σ}) \cdot Exp - (\frac{{(x^{2} - x_{i}^{2} \sqrt{σ})}^{2}}{2 σ}) - - - (5)

该系统可以可选地包含一显示装置，以显示函数可以例如使用灰度级标度(如以下示例中所例示的)将函数显示在显示器上。函数的二维图形表示产生了所述身体区域的图像，与对通过诸如X射线或者超声成像的其他成像方法所获得的图像的分析类似，可以对该身体区域的图像进行分析，以检测在该身体区域中的失调症状。
可以在该显示图像中识别出该图像中被怀疑包括病状的一个或更多个区域，并且这可以通过多种方式来进行，例如，通过不同的色彩、通过不同的图案、通过书面文本、以及许多其他方式。术语“病状”是指对呼吸道的正常的健康状况的任何偏离。该病状包括呼呼道中的感染、炎症、肿块、胸膜积水(pleural effusion)、肺炎、气管变窄、以及其它含空损害(space containing lesion)等。
此外，可以将一时间区间分成多个子区间，并且对两个或更多个子区间在区域R中确定平均声能然后可以确定对于这些子区间中的每个子区间的的图像，并且顺序地将它们显示在显示装置上。这样会产生一影片(movie)，该影片显示出在该时间区间内在所述身体区域中的声能中出现的动态变化。例如，可以将换能器放置在个人的胸部，并且根据本发明确定在一个呼吸循环内的多个子区间的平均声能可以获得针对这些子区间中的每一个子区间的图像，并且将这些图像顺序地进行显示，以产生一显示在该呼吸循环中的肺的声能变化的影片。
在利用本发明的方法进行分析之前还可以对信号P(xi，t)进行带通滤波，使得可以产生针对所关注的一个或更多个频带的平均声能。通过以不同的色彩来表示每个平均声能函数，可以将这些函数重叠在显示装置上。由于已知的呼吸声音“喘息”以及“尖锐肺泡音(crackle)”具有不同的特征频率范围，所以可以使用带通滤波来识别这些呼吸声音。例如，通过特征色彩、图案、通过书面文本，可以在所显示的图像中标识出在该图像中喘息或者尖锐肺泡音的一个或更多个区域。
因此，本发明提供了一种用于分析个人的呼吸道内的至少一部分中的声音的系统，该系统包括：
(a)N个换能器，将每个换能器设置为固定在所述个人的胸腔上的表面上，第i个换能器被固定在位置xi处，并且产生表示该位置xi处的压力波的信号P(xi，t)，其中i＝1到N；和
(b)处理器，用于接收多个信号P(xi，t)，并且确定在从第一时间t1 至第二时间t2的时间区间内在所述表面上的至少一个位置x处的平均声能采用涉及所述多个信号P(xi，t)中的至少一个的算法来确定
本发明还提供了一种用于对个人的胸腔的至少一个部分中的声音进行分析的方法，包括：
(a)获得N个信号P(xi，t)，其中i＝1到N，所述信号P(xi，t)表示在胸腔上的身体表面上的位置xi处的压力波；
(b)确定在从第一时间t1到第二时间t2的时间区间内在所述表面上的至少一个位置x处的平均声能采用涉及至少一个所述信号的算法来确定
本发明还提供了一种机器可读的程序存储装置，其实在地具体实现了一具有多条指令的程序，该多条指令可由机器执行，来执行用于通过使用涉及至少一个信号P(xi，t)的算法来确定对于至少一个时间区间的平均声能函数的方法步骤，其中所述至少一个信号P(xi，t)表示在身体表面上的位置xi处的压力波。
本发明还提供了一种计算机程序产品，其包括一计算机可用介质，在该计算机可用介质中具体实现有用于分析在个人的身体的至少一部分中的声音的计算机可读程序代码，该计算机程序产品包括：
计算机可读程序代码，用于使计算机确定对于至少一个时间区间的声能函数利用涉及至少一个信号P(xi，t)的算法来确定该至少一个信号P(xi，t)表示在身体表面上的位置xi处的压力波。
附图说明
为了理解本发明，并且为了了解本发明在实践中如何实施，现在将仅通过非限制性的示例，并且参照附图对优选实施例进行说明，其中：
图1表示根据本发明一个实施例的用于获得一分析体声的系统；
图2表示根据本发明一个实施例的用于实施获得分析体声的方法的流程图；
图3表示对于一呼吸循环的吸入期的信号记录和分析；以及
图4表示对于一呼吸循环的呼出期的信号记录和分析。
图5a表示根据本发明在一健康人上所获得的图像；而图5b表示该同一人的胸部X光照片；
图6表示从一健康人的呼吸道的影片中所得到的多个连续帧；
图7a表示根据本发明的从一患有胸膜积水的人身上所得到的图像，而图7b表示该同一人的胸部X光照片；
图8表示从一患有胸膜积水的人的呼吸道的影片中所得到的多个连续帧；
图9a表示根据本发明的在一患有肺炎的人身上所得到的图像，而图 9b表示该同一人的胸部X光照片；以及
图10表示从一患有胸膜积水的人的呼吸道的影片中得到的多个连续帧。

具体实施方式

图1显示了根据本发明一个实施例的用于在人体的三维区域中分析体声的系统(总体上由100来表示)。将N个声音换能器105(其中4个被示出)置于个人110的胸部或背部皮肤的平坦区域。可以通过本领域中已知的任何装置，例如，使用粘合剂、吸紧装置或者紧固带等，来将换能器105置于被检对象上。每个换能器105产生一表示到达该换能器的压力波的模拟电压信号115。利用多通道模数转换器120来把模拟信号 115数字化。数字数据信号P(xi，t)125表示在时刻t在第i个换能器(i＝1 至N)的位置xi处的压力波。将数据信号125输入存储器130。用于处理数据信号125的处理器135访问输入存储器130的数据。通过滤除具有身体区域中的体声范围之外的频率的分量(例如，由于该个人的移动而产生的振动)可以对信号125进行降噪。还可以对每个信号125进行带通滤波，从而仅对信号中落在关注范围内的分量进行分析。
使用诸如计算机键盘140或鼠标145的输入装置来输入与检查有关的相关信息，如该个人110的个人详情。还可以使用输入装置140来输入时间t1和t2的值。另选地，可以在处理器135所执行的对于信号P(xi，t) 的呼吸期分析中来自动地确定时间t1和t2。在涉及多个信号P(xi，t)中的至少一个信号的计算中，处理器135确定在区域R中的至少一个位置x处的从t1到t2的时间区间的平均声能
将平均声能存储在存储器130中，并且可以将它们显示在诸如CRT 屏幕的显示设备150上，以便医师进行诊断。
通过将函数与存储在存储器中并且是已知的用于表示身体区域中的各种失调的函数进行比较，处理器135还可以执行自动鉴别诊断。
图2表示根据一个实施例的用于实施本发明的方法的流程图。在步骤200中，从放置在身体表面上的区域R中的多个预定位置xi(i＝1至N) 处的N个换能器获得多个信号P(xi，t)。在步骤205中，使用输入装置140 或145将t1和t2的值输入处理器135，或者通过处理器来确定t1和t2的值。在步骤210中，在时间区间t1到t2上对区域R中的至少一个位置x处的平均声能进行确定。在步骤220中，将针对至少一个x值的平均声能显示在显示器150上。在步骤230中，确定是否要对另一时间区间确定函数如果是，则过程返回步骤205。如果否，则过程结束。
还应该理解，根据本发明的系统可以是一种被合适编程的计算机。同样地，本发明还设计了一种用于执行本发明方法的计算机可读的计算机程序。本发明还设计了一种机器可读的存储器，其实在地实现了用于执行本发明方法的可由机器执行的指令的程序。
示例
使用本发明的系统和方法，来分析一个人的下呼吸道声音。
图3表示个人的呼吸循环的吸入期的信号的记录和分析。在该个人的背部定义一个二维坐标系统。如3A所示，在该个人的肺部上方的背部上，在由圆圈300所示的多个位置处放置有48个换能器。曲线305表示肺的假定轮廓。由图可见，这些换能器排列在一规则正交点阵中，并且这些换能器之间的水平和垂直方向间距都为5cm。然后对呼吸循环的一个吸入期(t1和t2分别是该吸入期的起点和终点)记录信号P(xi，t)。使用截止频率为150Hz的低通滤波器对各个信号进行滤波。在图3A中，参照灰度级标度(scale)310，利用各圆圈300的灰度级阴影来表示对于所述吸入期的各个经滤波的函数P(xi，t)的平均值。使用上述公式(1)和(2) 以及当σ＝36 像素时上述公式(5)中的影响函数核g，来求得图3B表示同样参照灰度级标度310的对于所述吸入期的函数的 512像素X512像素图形表示。在图3B中所示的函数的图形表示中，易于辨别肺和心脏的轮廓。
图4表示在呼吸循环的呼出期上的信号的记录和分析。如图4A所示，在个人的背部上将48个换能器放置在图3中所使用的多个相同位置xi (如圆圈400所示)处。曲线405表示该个人的肺的假定轮廓。然后在呼吸循环的一个呼出期(t1和t2分别是该呼出期的起点和终点)上记录信号P(xi，t)。使用截止频率为150Hz的低通滤波器对各个信号进行滤波。在图4A中，参照灰度级标度410，利用各个圆圈400的灰度级阴影来表示对于所述呼出期的各个函数P(xi，t)的平均值。使用上述公式(1)和(2) 求得图3B表示同样参照灰度级标度410的对于所述呼出期的函数图3B和图4B的比较结果示出在该呼吸循环的吸入期与呼出期之间的声能的音量变化。
利用本发明的方法和系统，获得了示出在呼吸循环期间的肺的变化的影片。获得了多个信号125并将它们分成了多个时间段。利用本发明的方法对每段进行分析，并且产生一图像。将这些图像快速地一个接一个显示在显示装置150上，以产生在所述呼吸循环周期内的呼吸道的影片。
图5A表示根据本发明在整个呼吸循环内所获得的健康人的呼吸道的图像，而图5B表示同一人的胸部X光照片。图6表示在该人的呼吸循环中在多个连续的0.4秒的时间区间上所获得的11幅连续图像。每帧表示在0.4秒的时间区间中所记录的多个信号的处理。在所述呼吸循环的吸入期中获得帧01至05(在时间0.0秒至1.6秒获得)，而在呼出期中获得帧06至11(在时间1.8秒至3.6秒获得)。可以将图6中所示的图像序列接连显示在一显示装置上，以产生在呼吸循环内的呼吸道的影片。图6中所示的图像序列示出了在所述呼吸循环中肺的完全充满和排空，这将在不具有任何填空损害(space-filling lesion)的健康人中出现。
图7A表示根据本发明的在一完整的呼吸循环内所获得的患有胸膜积水的人的呼吸道的图像，而图7B表示同一人的胸部X光照片。图8表示在该人的呼出循环过程中在多个连续的0.4秒的时间区间上所获得的 16幅连续图像。每帧表示在0.4秒的时间区间上所记录的多个信号的处理。在该呼吸循环的吸入期过程中获得帧01至06(在时间0.0秒至2.0 秒获得)，而在呼出期过程中获得帧07至16(在时间2.4秒至4.0秒获得)。可以将图8中所示的图像的序列连续地显示在一显示装置上，以产生在一呼吸循环过程中的呼吸道的影片。在图8所示的图像序列中，右下肺叶中的肺组织是不可见的，这表示在该右下肺中没有空气流，这会在具有在胸膜积水中出现的填空损坏的个人中出现。还观察到了在该右侧肺的上部中的气流的削弱。
图9A表示根据本发明的在一完整呼吸循环过程中所获得的患有肺炎的个人的呼吸道的图像，而图9B表示同一人的胸部X光照片。图10 表示在该人的呼吸循环过程中在多个连续的0.4秒时间区间上所获得的 12幅连续图像。可以将图10中所示的图像的序列连续地显示在一显示装置上，以产生在一呼吸循环过程中的呼吸道的影片。每帧表示在0.4秒的时间区间上所记录的多个信号的处理。在所述呼吸循环的吸入期过程中获得帧01至06(在时间0.0秒至2.0秒获得)，而在呼出期过程中获得帧07至16(在时间2.4秒至4.0秒获得)。在图10所示的图像的序列中，左下肺叶中的肺组织是不可见的，这表示在该左下肺中没有空气流，这会在具有在肺炎中出现的填空损坏的个人中出现。观察到在该左侧肺部的上部中的空气流是正常的。

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