Nghiên Cứu Thiết Kế Hệ Thống Thu Nhập Tín Hiệu Âm Thanh Cơ Thể Phục Vụ Chẩn Đoán Hệ Hô Hấp

Âm thanh cơ thể được sử dụng rộng rãi trong chẩn đoán bệnh, đặc biệt là các bệnh liên quan đến hệ hô hấp, tim mạch và hệ tiêu hóa. Các bác sĩ sử dụng ống nghe để lắng nghe âm thanh từ phổi, tim và bụng để phát hiện các dấu hiệu bất thường. Ví dụ, tiếng rít trong phổi có thể là dấu hiệu của bệnh hen suyễn, trong khi tiếng thổi trong tim có thể là dấu hiệu của bệnh van tim. Do đó, việc nghiên cứu thiết kế hệ thống thu nhập tín hiệu âm thanh trở nên rất quan trọng.

Ống nghe truyền thống có những hạn chế nhất định, bao gồm khả năng khuếch đại hạn chế, dễ bị ảnh hưởng bởi tiếng ồn từ môi trường và không có khả năng ghi lại âm thanh. Ống nghe điện tử khắc phục những hạn chế này bằng cách chuyển đổi sóng âm thành tín hiệu điện, khuếch đại và xử lý tín hiệu để giảm thiểu nhiễu và tăng chất lượng âm thanh. Điều này cho phép bác sĩ nghe rõ hơn, ghi lại âm thanh để phân tích và theo dõi tiến triển của bệnh.

Một trong những bước quan trọng trong thiết kế hệ thống thu âm là xác định dải tần số phù hợp. Các âm thanh từ hệ hô hấp và tim thường nằm trong dải tần số từ 20 Hz đến 2000 Hz. Do đó, hệ thống cần được thiết kế để thu thập tín hiệu trong dải tần số này. Việc sử dụng bộ lọc thông dải là cần thiết để loại bỏ các tín hiệu không mong muốn nằm ngoài dải tần số này. Theo tài liệu, âm thanh phổi thường có tần số không vượt quá 1000 Hz.

Việc lựa chọn cảm biến âm thanh phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng tín hiệu thu được. Cảm biến cần có độ nhạy cao để thu được các tín hiệu yếu từ cơ thể. Một số loại cảm biến phổ biến được sử dụng trong ống nghe điện tử bao gồm micrô điện dung và cảm biến áp điện. Cảm biến CM-01B được đề cập trong tài liệu có thể là một lựa chọn phù hợp.

Hệ thống có thể sử dụng bộ lọc thông cao để loại bỏ các tín hiệu tần số thấp, chẳng hạn như tiếng ồn từ môi trường, và bộ lọc thông thấp để loại bỏ các tín hiệu tần số cao. Theo tài liệu, hệ thống sử dụng 2 bộ lọc thông cao và 1 bộ lọc thông thấp để thu tín hiệu trong dải tần từ 5Hz - 40kHz. Việc kết hợp các bộ lọc này giúp cải thiện đáng kể chất lượng tín hiệu thu được.

Do tín hiệu từ cảm biến thường rất yếu, hệ thống cần có các mạch khuếch đại nhiều tầng để tăng cường độ mạnh của tín hiệu. Theo tài liệu, hệ thống sử dụng các tầng khuếch đại để thu được tín hiệu đầu ra có biên độ nằm trong khoảng 0-5V, phù hợp với khoảng điện áp ADC. Hệ số khuếch đại là 100 dB với tỷ lệ tín hiệu trên tạp là 27 dB.

Vì tín hiệu có cả thành phần điện áp âm, nên cần sử dụng thêm cả mạch offset để điều chỉnh mức điện áp phù hợp. Điều này đảm bảo rằng tín hiệu có thể được xử lý bởi các thiết bị điện tử khác trong hệ thống. Việc điều chỉnh offset giúp tránh tình trạng tín hiệu bị cắt xén hoặc mất mát thông tin quan trọng.

Giao diện người dùng cần được thiết kế một cách thân thiện và dễ sử dụng để bác sĩ có thể dễ dàng điều khiển và theo dõi tín hiệu âm thanh. Giao diện cần hiển thị các thông tin quan trọng như biên độ, tần số và dạng sóng của tín hiệu. Theo tài liệu, hệ thống đã được thử nghiệm và có thể đáp ứng các yêu cầu để nghe, lưu trữ và xử lý dữ liệu âm thanh thu được từ cơ thể.

Phần mềm cần có các thuật toán để lọc tiếng ồn và khuếch đại tín hiệu số. Các thuật toán lọc có thể bao gồm bộ lọc thông dải, bộ lọc trung bình và bộ lọc Kalman. Các thuật toán khuếch đại có thể bao gồm khuếch đại tuyến tính và khuếch đại phi tuyến.

Khả năng lưu trữ dữ liệu âm thanh thu thập được là rất quan trọng để theo dõi và phân tích sự thay đổi trong thời gian. Dữ liệu có thể được lưu trữ ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như WAV hoặc MP3. Phần mềm cũng có thể cung cấp các công cụ để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như biểu đồ phổ, biểu đồ thời gian và phân tích Fourier.

Việc so sánh phổ tần số của âm thanh hô hấp từ người khỏe mạnh và người bệnh có thể giúp xác định các dấu hiệu bất thường. Ví dụ, tiếng rít trong phổi có thể xuất hiện ở một dải tần số nhất định, và sự thay đổi trong phổ tần số có thể cho biết mức độ nghiêm trọng của bệnh.

Theo tài liệu, việc biểu diễn phổ động của sóng âm cơ thể có thể giúp phát hiện các dấu hiệu bất thường. Biểu diễn Fourier ngắn của phổ mẫu âm thanh có thể giúp xác định các tần số quan trọng và sự thay đổi của chúng theo thời gian. Các hình chiếu Biên Độ- Tín Hiệu và hình chiếu Tần số - Thời gian cũng có thể cung cấp thông tin hữu ích.

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo và học máy có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu âm thanh hô hấp và tự động chẩn đoán bệnh. Các thuật toán này có thể được huấn luyện trên cơ sở dữ liệu âm thanh lớn để cải thiện độ chính xác chẩn đoán.

Việc tích hợp hệ thống với ứng dụng di động và telemedicine có thể giúp cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa. Bệnh nhân có thể sử dụng ống nghe điện tử tại nhà để thu thập âm thanh hô hấp và gửi dữ liệu cho bác sĩ để được tư vấn và chẩn đoán.