本技术涉及数据分析系统，具体指一种基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统和可与社区医生互动的家用医疗电子产品。
背景技术：
1、心音信号是人体最重要的生理信号之一，可被人耳感知并用电子仪器记录。心音信号是由心脏肌肉收缩、心脏瓣膜关闭和心室壁闭塞等心脏活动引起的振动通过组织传输到胸壁表面而形成的，医生可通过听诊器初步判断病情。心脏病突发等病症则不能耽搁，然而心音听诊只能在医院临床听诊，对于听诊者有专业性要求，普通人无法完成听诊，并且效率低下，从而导致心脏病患者在日常生活中生命受到一定的威胁。
2、在国内，心血管病是我国人口致死率的最主要疾病。心脏病信号的监测可以有效预防疾病的发生。因此，便宜有效家用的医疗电子产品+专业人士(社区医生等)实时接诊可取得较好的效果。
技术实现思路
1、本实用新型根据现有技术的不足，提出一种基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，能够提高冠状动脉疾病风险指数评估的准确性，可满足3km范围内居民在家实时享受专业医生诊断的需求。
2、为了解决上述技术问题，本实用新型的技术方案为：
3、一种基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，包括上位机、无线串口通信模块和下位机，所述下位机将采集的心音信号通过无线串口通信模块发送至上位机，所述上位机通过无线串口通信模块将诊断结果发送至下位机；
4、所述下位机包括：电源管理模块，用于为下位机提供电源；心音信号采集模块，用于采集患者的心音信号；控制模块，用于接收并处理心音信号得到数字信号；oled显示模块，用于接收数字信号并显示；无线串口通信模块，用于发射用户听诊信息，无线串口通信模块为atk-lora-01模块；
5、所述上位机包括：pc终端，用于接收下位机发送的数据，并输出诊断结果。
6、心音信号采集模块，包括：换能器，用于采集被测试者的心音数据并转换成心音电子信号；信号放大电路，用于放大心音电子信号；硬件电路滤波器，用于滤除放大后的心音电子信号中的噪声；ad模数转换电路，用于将滤除噪声后的心音电子信号转换为一个单生道，频率为8khz的数字信号；单片机数字滤波电路，用于对数字信号进行巴特沃斯滤波，再进行下采样得到频率为1khz的数字时间序列，通过无线传输模块(lora)上传到上位机。
7、控制模块中设置有风险评估模块，通过移植在单片机中的计算机中训练好的深度学习分类模型，对采集的生理电信号进行分析，结果显示在本地显示终端oled显示，并把结果通过lora上传到上位机(家庭医生或者社区医生)，通过专业人士的进一步确认，以评估进一步的行动。
8、上位机(计算机)作为辅助模块，可接收到下位机的心音信号并存储在本地，可通过计算机进一步处理，还原心音信号，以便专业医生进一步处理。
9、作为进一步的实现方式，所述数据采集模块包括心音信号采集模块和冠心病风险指数评估模型生成模块，心音信号采集模块包括换能器、信号放大电路、硬件电路滤波器、单片机数字滤波电路和ad模数转换电路。
10、作为进一步的实现方式，所述提取心音信号步骤为：
11、通过换能器采集心音信号，再经过放大滤波、ad转换得到一个单声道，频率为8khz的心音信号。单片机先对心音信号进行巴特沃斯滤波，为了减少后面神经网络的推理时间，再进行下采样把频率降到1khz，据研究表明，pcg的最大频率成分含量约为300hz，所以下采样到1khz也足以显示pcg固有数据双频谱图像，后面再通过双谱进行高阶分析，得到双谱图像送进神经网络进行分类。完成评估后，下位机可通过无线模块(lora)将心音信号发送到上位机，交给家庭医生进一步判读。
12、作为进一步的实现方式，所述冠心病风险指数评估模型生成模块通过将特征集输入冠心病风险指数评估模型，得到冠心病风险指数评估模型的输出结果，根据输出结果评估冠心病风险指数v。
13、设计基于时频特征融合的深度学习心音分类算法对于后续的研究有着非常重要的意义。
14、作为进一步的实现方式，对于风险评估模型所需的原始数据采用了公开的心音数据库，后进一步通过对用户的心电采样进一步的训练，以增加训练频次，提高模型的精确度。
15、在滤波预处理方面，为了有效滤除高低频段杂质信号，使用数字滤波器对高低频段信号进行滤波操作。
16、在特征提取方面，需要保证所提取特征能够较为有效表征信号特点；在分类器选择方面，针对不同分类需求，考虑二分类与多分类不同模型的分类效果，实验对比进行准确率测试。作为进一步的实现方式，采用了基于lora的无线通信方式，最远通信距离可达3公里，可把测试的实时数据和结果上传到终端的医生这里，让医生实时诊断。
17、作为进一步的实现方式，使用心音公开数据库训练了模型，采集用户(征得用户同意)和部分人群的数据，以进一步的训练模型，提高识别精度。公开数据库包括主动脉瓣狭窄(as)、左房室瓣狭窄(ms)、左房室瓣返流(mr)和左房室瓣脱垂(mvp)和正常组。
18、作为进一步的实现方式，数据处理模块中对心音数据进行25～400hz的带通滤波，同时去除50hz的工频干扰、肌电干扰。
19、第二方面，本实用新型的还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如下步骤：
20、获取被测试者的心音数据，构建冠心病风险指数评估模型；
21、将经模数转换后的心音数据进行滤波和重采样，构建心音信号时间序列；将心音信号时间序列每个心动周期进行分段，且分别提取基于分段后心音信号的单通道特征和基于未分段两通道心音信号的两通道特征；
22、对提取的心音特征进行分类，并输出评估结果。
23、第三方面，本实用新型的还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：
24、获取被测试者的心音数据，构建冠心病风险指数评估模型；
25、将经模数转换后的心音数据进行滤波和重采样，构建心音信号时间序列；并将心音信号时间序列每个心动周期进行分段，且分别提取基于分段后心音信号的单通道特征和基于未分段两通道心音信号的两通道特征；
26、对提取的心音特征进行分类，并输出评估结果。
27、本实用新型具有以下的特点和有益效果：
28、采集多个通道心音信号，从多个方位捕捉心脏杂音，可以提高捕捉心脏杂音的概率；并通过两通道心音间的耦合，对冠心病风险指数予以更为准确的评估；
29、提取基于分段后心音信号的单通道特征和基于未分段两通道心音信号的两通道特征，将特征输入冠心病风险指数评估模型，根据输出评估该心音的冠心病风险指数；由于多通道心音信号可以从多个位置捕获可能存在的有用信息，而各通道信号间的耦合信号能提供有关同步性的信息，因此通过本实用新型提供能够得到比之前研究更好的分类性能，能够提高冠心病风险指数评估的准确性，有效提高心音信号在冠心病风险指数评估方面的应用价值。
30、可在家把听诊器的声音记录，送入下位机进行数据预处理，并通过冠状动脉疾病风险指数评估模型(该模型通过外部系统训练好)，对特殊紧急病情，可紧急提醒处理；通过下位机和上位机的远程通信，让家庭医生或者社区医生做出专业判断。还可通过上位机实时显示心音图和对心音的分类情况、模型诊断结果。
31、通过建立的深度学习模型，对用户采集的心电信号进一步学习，以增加训练集，可提高诊断准确率。
32、家庭医生按照协议为签约居民提供全程服务、上门服务、错时服务、预约服务等多种形式的健康管理服务，采用lora的无线通信方式，可满足社区居民在家(3km范围内)就可享受签约社区医生的实时诊断服务。
1.一种基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，其特征在于，包括上位机、无线串口通信模块和下位机，所述下位机将采集的心音信号通过无线串口模块发送至上位机，所述上位机通过无线串口通信模块将诊断结果发送至下位机；
2.根据权利要求1所述的基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，其特征在于，所述心音信号采集模块包括：
3.根据权利要求2所述的基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，其特征在于，所述换能器为听诊器和电子拾音器中的一种。
4.根据权利要求1所述的基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，其特征在于，所述电源管理模块包括电池充电电路和电池稳压保护电路，所述电池充电电路包括芯片tp4056、电阻r1、电阻r2、电阻r6、电容c3、电容c4、发光二极管led1和发光二极管led2，
5.根据权利要求1所述的基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，其特征在于，所述pc终端上设置有用于接收数据的无线串口通信接收模块。
6.根据权利要求1所述的基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，其特征在于，所述无线串口通信模块为atk-lora-01模块。
7.根据权利要求4所述的基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，其特征在于，所述电池稳压保护电路包括spx5205稳压器和dw03a电池保护电路。
8.根据权利要求1所述的基于心音信号的冠状动脉疾病风险指数评估系统，其特征在于，所述控制模块包括芯片stm32f407以及与芯片stm32f407相连接的时钟电路、复位电路、退耦电容和下拉电阻。
