本發(fā)明涉及胎心音監(jiān)測，具體為一種基于多麥克風(fēng)陣列的胎心音實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、胎心音的監(jiān)測技術(shù)是通過獲取胎兒在孕婦體內(nèi)的心臟活動聲音，以便于在孕期能夠?qū)μ旱慕】颠M(jìn)行監(jiān)護(hù)的重要監(jiān)測方法。傳統(tǒng)的胎心音監(jiān)測方法通常是通過聽診器進(jìn)行監(jiān)聽，隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)今常用的監(jiān)測方法通常是通過多普勒胎心儀進(jìn)行監(jiān)測，這是一種通過超聲波進(jìn)行胎心音的監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)采集超聲波數(shù)據(jù)，并對其數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)存儲，相比于聽診器方法的監(jiān)測結(jié)果，多普勒胎心儀的監(jiān)測準(zhǔn)確率有著較為明顯的提升。

2、然而多普勒胎心儀也存在諸多不足，在實(shí)際使用過程中，還存在大量環(huán)境信號噪聲干擾，會使多普勒胎心儀的監(jiān)測結(jié)果受到影響；同時多普勒胎心儀還面臨著因為獲取胎心音數(shù)據(jù)的位置問題造成胎心音的數(shù)據(jù)獲取不準(zhǔn)確的問題。

3、為了解決上述問題，多麥克風(fēng)陣列的胎心音監(jiān)測能夠在一定程度上解決多普勒胎心儀的不足，一方面大量的麥克風(fēng)陣列能夠從多組數(shù)據(jù)中篩選出信噪比較高的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，另一方面大量的不同方位數(shù)據(jù)獲取也能夠減少監(jiān)測位置不同造成的監(jiān)測結(jié)果影響；但目前多麥克風(fēng)陣列的監(jiān)測方法仍存在一些挑戰(zhàn)，由于獲取的數(shù)據(jù)較多因此對于數(shù)據(jù)的篩選和排查工作較為煩瑣；雖然現(xiàn)在的信號處理技術(shù)能夠處理掉一些噪聲，但對于部分有規(guī)律的噪聲，例如孕婦的腸音、心跳等生理信號噪聲仍然存在著一些問題。

4、為了提高多麥克風(fēng)陣列的胎心音數(shù)據(jù)監(jiān)測質(zhì)量，提出一種基于多麥克風(fēng)陣列的胎心音實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于多麥克風(fēng)陣列的胎心音實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)，通過多麥克風(fēng)監(jiān)測目標(biāo)位置建立相對坐標(biāo)，基于坐標(biāo)確定每個麥克風(fēng)獲取的生理信號干擾的數(shù)據(jù)類型；通過胎心音聽診器分析模型能夠根據(jù)各個麥克風(fēng)獲取的干擾數(shù)據(jù)類型對每個監(jiān)測胎心音數(shù)據(jù)通過干擾數(shù)據(jù)類型對應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度對比，最大程度剔除生理信號干擾；同時基于現(xiàn)有模型對比分析監(jiān)測胎心音數(shù)據(jù)和異常胎心音數(shù)據(jù)；通過該方法能夠基于麥克風(fēng)陣列的大量數(shù)據(jù)，最大程度減小降噪工作的數(shù)據(jù)量，也能最大程度的剔除生理信號干擾，確保監(jiān)測胎心音數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，同時也能基于現(xiàn)有模型為后續(xù)胎心音分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升異常胎心音數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于多麥克風(fēng)陣列的胎心音實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)，包括胎心音聽診器陣列位置模塊、胎心音聽診器數(shù)據(jù)模塊、胎心音聽診器干擾分析模塊、胎心音聽診器模型分析模塊和胎心音聽診器模型異常模塊，具體為：

4、胎心音聽診器陣列位置模塊，獲取聽診器目標(biāo)的聽診器位置，依據(jù)所述聽診器位置建立相對聽診器坐標(biāo)系，根據(jù)多麥克風(fēng)陣列的中心聽診器位置，確定多個麥克風(fēng)聽診器位置；

5、進(jìn)一步地，所述聽診器目標(biāo)包括多個聽診器等級，依據(jù)所述聽診器等級獲取多個相對聽診器坐標(biāo)中心；

6、進(jìn)一步地，以所述中心聽診器位置建立聽診器麥克風(fēng)坐標(biāo)系，并獲取各個麥克風(fēng)的麥克風(fēng)聽診器坐標(biāo)；所述麥克風(fēng)坐標(biāo)系為所述相對聽診器坐標(biāo)系的等比例映射；

7、依據(jù)所述相對聽診器坐標(biāo)系，獲取所述中心聽診器位置的相對聽診器中心坐標(biāo)；根據(jù)所述相對聽診器中心坐標(biāo)和所述麥克風(fēng)聽診器坐標(biāo)，確定各個所述麥克風(fēng)的相對聽診器中心坐標(biāo)，各個所述麥克風(fēng)的相對聽診器中心坐標(biāo)為所述麥克風(fēng)聽診器位置；

8、胎心音聽診器數(shù)據(jù)模塊，依據(jù)所述多麥克風(fēng)陣列獲取不同聽診器位置的多組第一聽診器數(shù)據(jù)；

9、胎心音聽診器干擾分析模塊，依據(jù)多組所述第一聽診器數(shù)據(jù)，結(jié)合所述麥克風(fēng)聽診器位置的相對聽診器位置坐標(biāo)，獲取每組所述第一聽診器數(shù)據(jù)的干擾聽診器目標(biāo)；依據(jù)所述干擾聽診器目標(biāo)提取對應(yīng)的第二聽診器數(shù)據(jù)；

10、進(jìn)一步地，根據(jù)聽診器等級的相對聽診器坐標(biāo)中心，獲取各個干擾目標(biāo)的相對聽診器坐標(biāo)；依據(jù)各個麥克風(fēng)的相對聽診器中心坐標(biāo)和各個干擾目標(biāo)的相對聽診器坐標(biāo)的干擾聽診器距離，確定每組所述第一聽診器數(shù)據(jù)的干擾聽診器目標(biāo)；依據(jù)所述干擾聽診器距離和干擾聽診器閾值的比值劃分多個干擾聽診器權(quán)重，根據(jù)所述干擾聽診器權(quán)重確定是否為干擾聽診器目標(biāo)；

11、胎心音聽診器模型分析模塊，通過胎心音聽診器分析模型對所述第一聽診器數(shù)據(jù)分析第一聽診器數(shù)據(jù)特征，基于所述第二聽診器數(shù)據(jù)分析第二聽診器數(shù)據(jù)特征；將所述第一聽診器數(shù)據(jù)特征和第二聽診器數(shù)據(jù)特征進(jìn)行聽診器數(shù)據(jù)特征對比，并將與所述第二聽診器數(shù)據(jù)特征相同的第一聽診器數(shù)據(jù)進(jìn)行聽診器干擾處理；所述第一聽診器數(shù)據(jù)為監(jiān)測胎心音數(shù)據(jù)，所述第二聽診器數(shù)據(jù)為胎心音監(jiān)測干擾數(shù)據(jù)；

12、胎心音聽診器模型異常模塊，通過胎心音聽診器分析模型，獲取第三聽診器數(shù)據(jù)的第三聽診器數(shù)據(jù)特征，將所述第三聽診器數(shù)據(jù)特征和聽診器干擾處理后的第一聽診器數(shù)據(jù)特征進(jìn)行對比，分析異常胎心音數(shù)據(jù)，所述第三聽診器數(shù)據(jù)為異常胎心音數(shù)據(jù)；

13、進(jìn)一步地，所述第一聽診器數(shù)據(jù)特征、所述第二聽診器數(shù)據(jù)特征和所述第三聽診器數(shù)據(jù)特征，由所述胎心音聽診器分析模型的聽診器特征數(shù)據(jù)提取模組獲??；所述聽診器特征數(shù)據(jù)提取模組包括聽診器數(shù)據(jù)降噪預(yù)處理單元、聽診器數(shù)據(jù)分割單元和聽診器數(shù)據(jù)特征提取存儲單元；

14、所述聽診器數(shù)據(jù)降噪預(yù)處理單元對輸入聽診器數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理；基于降噪后的所述輸入聽診器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成特征待提取聽診器數(shù)據(jù)；所述輸入聽診器數(shù)據(jù)包括所述第一聽診器數(shù)據(jù)、所述第二聽診器數(shù)據(jù)和所述第三聽診器數(shù)據(jù)；

15、所述聽診器數(shù)據(jù)分割單元對所述特征待提取聽診器數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分割，生成分割特征待提取聽診器數(shù)據(jù)；

16、進(jìn)一步地，依據(jù)多個所述干擾聽診器目標(biāo)獲取多個對應(yīng)的所述第二聽診器數(shù)據(jù)；

17、計算每個所述干擾聽診器目標(biāo)對應(yīng)的所有所述第二聽診器數(shù)據(jù)的平均頻率；計算所有所述第三聽診器數(shù)據(jù)的平均頻率；

18、將每個所述干擾聽診器目標(biāo)生成對應(yīng)聽診器干擾標(biāo)簽關(guān)聯(lián)對應(yīng)的所述平均頻率；依據(jù)所述平均頻率對所述第二聽診器數(shù)據(jù)進(jìn)行分割；

19、依據(jù)干擾聽診器權(quán)重獲取對應(yīng)的所述聽診器干擾標(biāo)簽的所述平均頻率，對所述第一聽診器數(shù)據(jù)結(jié)合所述平均頻率進(jìn)行分割；分割后的所述第一聽診器數(shù)據(jù)包括多組；

20、計算所有所述第三聽診器數(shù)據(jù)的最大頻率；依據(jù)所述最大頻率對所述第三聽診器數(shù)據(jù)進(jìn)行分割；對所述第一聽診器數(shù)據(jù)結(jié)合所述最大頻率進(jìn)行分割；

21、所述聽診器數(shù)據(jù)特征提取單元基于所述分割特征待提取聽診器數(shù)據(jù)，提取所述聽診器特征數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)存儲；所述聽診器數(shù)據(jù)特征提取單元包括2層transformer層、4層lstm層、2層殘差卷積層、1層特征融合層和分類層；

22、進(jìn)一步地，所述第一聽診器數(shù)據(jù)特征和所述第二聽診器數(shù)據(jù)特征進(jìn)行對比，所述第一聽診器數(shù)據(jù)特征和所述第三聽診器數(shù)據(jù)特征進(jìn)行對比，通過所述胎心音聽診器分析模型的聽診器數(shù)據(jù)特征對比模組計算相似度，所述聽診器數(shù)據(jù)特征對比模組為：

23、σs＝α1·fcos(lin,ls)+α2·fd(lin,ls)+α3·ff(lin,ls)+α4·fb(lin,ls)；

24、其中，σs為相似度結(jié)果，fcos為余弦相似度，fd為動態(tài)時間規(guī)劃相似度，ff為傅里葉相似度，fb為經(jīng)驗統(tǒng)計相似度，lin為所述第一聽診器數(shù)據(jù)特征，ls為被對比數(shù)據(jù)特征，ls包括所述第二聽診器數(shù)據(jù)特征和所述第三聽診器數(shù)據(jù)特征，α1、α2、α3和α4為相似度計算權(quán)重。

25、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

26、1、本發(fā)明通過不同時期的胎兒位置、孕婦位置和多麥克風(fēng)陣列位置生成對應(yīng)坐標(biāo)進(jìn)行計算，通過多麥克風(fēng)陣列的位置信息，與被監(jiān)測聽診器目標(biāo)的位置信息進(jìn)行匹配，通過該方法能夠在多麥克風(fēng)陣列監(jiān)測胎心音的過程中，了解各個麥克風(fēng)容易受到的不同生理信息帶來的干擾，基于計算的距離數(shù)據(jù)能夠篩選出不同麥克風(fēng)受到胎心音干擾因素，以便于減少數(shù)據(jù)降噪的分析工作，為后續(xù)的胎心音數(shù)據(jù)監(jiān)測工作和數(shù)據(jù)降噪工作提供了有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

27、2、本發(fā)明通過篩選后的干擾的數(shù)據(jù)，通過胎心音聽診器分析模型的聽診器特征數(shù)據(jù)提取模組和聽診器數(shù)據(jù)特征對比模組，提取當(dāng)前監(jiān)測的胎心音數(shù)據(jù)和存儲的干擾噪聲數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行自動化的特征對比進(jìn)行數(shù)據(jù)處理工作，通過該方法能夠在大量數(shù)據(jù)中快速地計算胎心音數(shù)據(jù)中的干擾噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)剔除，以便于最大程度減少干擾噪聲數(shù)據(jù)的干擾，提升胎心音數(shù)據(jù)的監(jiān)測質(zhì)量。

28、3、本發(fā)明基于去噪后的數(shù)據(jù)，通過胎心音聽診器分析模型的聽診器特征數(shù)據(jù)提取模組和聽診器數(shù)據(jù)特征對比模組，將異常胎心音數(shù)據(jù)和監(jiān)測胎心音數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度，利用原本模型的特征，在篩除噪聲數(shù)據(jù)以外還能監(jiān)測胎心音數(shù)據(jù)，通過該方法能夠最大程度提升胎心音聽診器分析模型的魯棒性，在保證數(shù)據(jù)的監(jiān)測質(zhì)量的同時，也能達(dá)到監(jiān)測異常胎心音數(shù)據(jù)的目的，為監(jiān)測過程提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從異常胎心音數(shù)據(jù)的監(jiān)測方面提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。