CN102149329B

CN102149329B - 用于定位声源的方法和系统

Info

Publication number: CN102149329B
Application number: CN200980135257.5A
Authority: CN
Inventors: L.董; M.L.C.布兰德; Z.梅
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2008-09-10
Filing date: 2009-09-02
Publication date: 2014-05-07
Anticipated expiration: 2029-09-02
Also published as: US20110222697A1; RU2011113986A; JP5709750B2; EP2323556A1; BRPI0913474A8; RU2523624C2; CN102149329A; WO2010029467A1; BRPI0913474A2; JP2012506717A

Abstract

本发明涉及用于定位声源的方法和系统。所述系统包括：接收单元（311），用于从至少两个导航声音传感器（21、22、23）接收导航声音信号，以及接收包括对应于声源的信号片段类型的选择指令，其中所述至少两个导航声音传感器容纳在胸件（20）中；选择单元（312），用于根据信号片段类型从每个导航声音信号中选择片段；计算单元（313），用于计算从导航声音信号中选择的片段之间的差；以及生成单元（314），用于根据所述差生成移动指示信号，该移动指示信号用于引导将胸件（20）移至声源处。

Description

用于定位声源的方法和系统

技术领域

本发明涉及用于处理声音信号的方法和系统，具体而言，涉及用于通过处理声音信号来定位声源的方法和系统。

背景技术

听诊器是在医院和诊所使用的很普遍的诊断装置。在过去，已经为听诊器添加了许多新技术，以便使听诊更方便、更可靠。所添加的新技术包括环境噪声消除、自动心率计数、自动心音图（PCG）记录和分析等。

身体的内部声音可由不同的器官、乃至器官的不同部位产生，这意味着内部声音是由身体的不同位置引起的。以心脏声音为例：二尖瓣和三尖瓣导致心音S1；主动脉瓣和肺动脉瓣导致心音S2；而心杂音可源自瓣、室、乃至脉管。通常，听诊的最佳地方是整个体表上具有最高强度和最完整频谱的地方。目前，定位内部声源是由受过训练的医师手动进行的，这需要充分的临床经验和大的病灶。

然而，通过手动定位内部声源的听诊技能难以被非医师掌握，因为它需要人体解剖学的知识。此外，人耳和感知的局限也影响对身体内部声源的定位。例如，心音S1和S2可能彼此接近，但两者是由心脏的不同部位产生的。未受过训练的人不能精确地区分S1和S2。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种用于方便且精确地定位声源的系统。

用于定位声源的系统，所述系统包括：

－接收单元，用于从至少两个导航声音传感器接收导航声音信号，以及接收包括对应于声源的信号片段类型的选择指令，其中所述至少两个导航声音传感器容纳在胸件（chest-piece）中；

－选择单元，用于根据信号片段类型从每个导航声音信号中选择片段；

－计算单元，用于计算从导航声音信号中选择的片段之间的差；以及

－生成单元，用于根据所述差生成移动指示信号，移动指示信号用于引导将胸件移至声源。

有利之处在于系统可自动生成用于精确定位声源的移动指示，而不依赖于医师的技能。

本发明还提出了对应于定位声源的系统的方法。

下面将给出对本发明的详细说明和其它方面。

附图说明

从结合附图考虑的以下详细描述来看，本发明的上述和其它目的和特征将变得更为明显，在附图中：

图1示出了根据本发明一个实施例的听诊器；

图2示出了根据图1的听诊器1的一个实施例的胸件；

图3示出了根据图1的听诊器1的一个实施例的用于定位声源的系统；

图4示出了根据图1的听诊器1的一个实施例的用户界面；

图5示出了根据图1的听诊器1的另一个实施例的用户界面；

图6A示例了选择之前的声音信号的波形；

图6B示例了选择之后的声音信号的波形；

图7A示出了经滤波的心音信号的波形；

图7B示出了突出片段的波形；

图8是突出片段的连续峰值点之间的间隔的统计直方图；

图9是心音信号的注释波形；

图10示出了根据本发明一个实施例的定位声源的方法。

在所有的图中，相同的标号用来指示相似的部分。

具体实施方式

图1示出了根据本发明一个实施例的听诊器。听诊器1包括胸件20、控制装置30和用于将胸件20连接到控制装置30的连接器10。听诊器1还可包括通过控制装置30和连接器10连接到胸件20的耳机40。

图2示出了根据图1的听诊器1的一个实施例的胸件20。胸件20包括主声音传感器24（图2中还示为M0）、第一导航声音传感器21（图2中还示为M1）、第二导航声音传感器22（图2中还示为M2）以及第三导航声音传感器23（图2中还示为M3）。导航声音传感器21-23将主声音传感器24包围在其中。优选地，主声音传感器24位于胸件20的中心，从主声音传感器24的中心到每个导航声音传感器的距离相等，并且每两个相邻的导航声音传感器之间的夹角相等。导航声音传感器21-23和主声音传感器24通过连接器10连接到控制装置30。主声音传感器24可进一步通过控制装置30和连接器10与耳机40相连。

胸件20进一步包括指示器25。指示器25可包括多个LED灯。每个灯对应于导航声音传感器，并且与对应的导航声音传感器一起设置在同一位置。灯可以接通以引导移动胸件，从而将主声音传感器24置于声源处。

可选地，指示器25可包括扬声器（图中未示出）。扬声器用来生成语音，用于引导移动胸件20，以便将主声音传感器24置于声源处。

指示器25与电路（图中未示出）相连，电路用于从控制装置30接收信号，以便控制指示器25接通/关断。电路可设置在胸件20或控制装置30中。

图3示出了根据图1的听诊器1的一个实施例的用于定位声源的系统。系统31包括接收单元311、选择单元312、计算单元313和生成单元314。

接收单元311用于从至少两个导航声音传感器21-23接收导航声音信号（图3中示为NSS）。接收单元311还用于接收选择指令（图3中示为SI），选择指令包括对应于计划由用户定位的声源的信号片段类型。所述至少两个导航声音传感器21-23容纳在胸件20中，并且胸件20进一步包括主声音传感器24。

每个导航声音信号可包括属于不同信号片段类型的几个片段（或信号片段）。例如，声音传感器所检测到的心音信号可包括不同声源引起的许多不同的信号片段类型，如S1片段、S2片段、S3片段、S4片段、心杂音片段。S1由二尖瓣和三尖瓣的闭合导致；S2发生在主动脉瓣和肺动脉瓣闭合期间；S3是由于早期舒张期间的快速心室充盈而导致的；S4是由于将血液移置到扩张的心室中的心房收缩而导致的；心杂音可由紊乱的血流导致。S1可分为二尖瓣导致的M1和三尖瓣导致的T1，S2可分为主动脉瓣导致的A2和肺动脉瓣导致的P2。S3、S4和心杂音通常听不到，并且有可能与心血管病关联。

用户可给出选择指令，用于选择对应于待定位的特定声源的信号片段类型，以便知道声源是否患有疾病。例如，待选择的信号片段类型是S1，因此对应的特定声源是二尖瓣和三尖瓣。

选择单元312用于根据信号片段类型从每个导航声音信号中选择片段。

计算单元313用于计算从导航声音信号中选择的片段之间的差。例如，计算单元313用于计算从第一声音传感器21中选择的片段与从第二声音传感器22中选择的片段的差；计算从第二声音传感器22中选择的片段与第三声音传感器23的所选片段的差；以及计算从第一声音传感器21中选择的片段与从第三声音传感器23中选择的片段的差。

计算单元313用于计算每个片段到控制装置30的TOA（到达时间）的差，因为导航声音传感器21-23位于胸件20的不同地方，当把胸件20置于身体上时，从每个导航声音传感器到声源的距离可以不同，因而每个所选片段的TOA不同。

计算单元313也可以用于通过计算片段的相位差来计算片段之间的差。相位差可以由硬件（如现场可编程门阵列电路）或软件（如相关算法）来测量。

生成单元314用于根据所述差生成移动指示信号（图3中示为MIS）以便引导将胸件20移至声源处，从而将主声音传感器24置于声源处。所述差可以是TOA差或相位差。

生成单元314可用于：

－根据片段之间的差确定最接近声源的导航声音传感器；以及

－获得移动指示信号，用于引导在最接近声源的导航声音传感器的方向上移动胸件20。

以相位差为例，如果从第一导航声音传感器21接收的片段的相位大于从第二导航声音传感器22接收的片段的相位，这意味着声源与第二导航声音传感器22之间的距离小于声源与第一导航声音传感器21之间的距离。胸件20应沿着从第一导航声音传感器21到第二导航声音传感器22的方向移动。

根据相位差，可以通过比较声源与第一导航声音传感器21之间、声源与第二导航声音传感器22之间以及声源与第三导航声音传感器23之间的距离来确定最接近声源的导航声音传感器。向着声源的最终移动指示被确定为在最接近的导航声音传感器的方向上。

电路可从生成单元314接收移动指示信号。电路可根据移动指示信号接通指示器25以引导移动胸件20。如果指示器25是扬声器，电路被用来根据移动指示信号来控制指示器25生成用于引导移动胸件20的语音，以便将主声音传感器24置于声源处；如果指示器25包括多个灯，电路被用来控制对应于最接近的导航声音传感器的灯被点亮，以便引导移动胸件20，从而将主声音传感器24置于声源处。

生成单元314可用于检测片段之间的差是否低于预定阈值。如果差低于预定阈值，生成单元314可进一步用于生成停止移动信号（示为SMS）。电路可接收所述停止移动信号，用于控制指示器25关断。

图4示出了根据图1的听诊器1的一个实施例的用户界面。

控制装置30的用户界面32包括多个钮321和信息窗口322，如显示器。信息窗口322用于显示声音信号的波形；钮321由用户控制，以便根据声音信号的波形所反映的属性来输入用于选择信号片段类型的选择指令。

波形所反映的属性可以是峰值、谷值、振幅、时长、频率等。

图5示出了根据图1的听诊器1的另一个实施例的用户界面。用户界面32可包括滑块323，用于沿波形滑动，以便根据波形的属性来选择特定的信号片段类型。

听诊器1的进一步的实施例，信息窗口322可以是触摸屏，将通过笔或手指触摸以根据声音信号的波形的属性输入用于从波形中选择特定信号片段类型的用户的选择指令。

根据用户的选择指令，系统31的选择单元312也可用于控制信息窗口322显示所选片段以及与所选片段类型相同的对应的后续片段，使得所选片段循环显示在信息窗口21上。

许多常规的数字听诊器已经具有了从声音信号中选择片段的功能，然后仅使得所选片段在接收声音信号期间循环显示在信息窗口上。

在本发明的一个实施例中，选择单元312可按照如下方式来使用。

图6A示例了选择之前的声音信号的波形，图6B示例了选择之后的声音信号的波形。

以心音信号为例，心音信号的波形可持续至少5秒，以便支持选择单元312根据用户的选择指令来选择信号片段类型。假设要选择S2片段，选择单元312可用于：

－分析用于从心音信号中选择S2片段的选择指令。

－通过带通滤波器对心音信号进行滤波。例如，从心音信号切下频率10-100Hz。图7A示出了经滤波的心音信号的波形。

－从经滤波的波形的每个片段中获得多个采样点，其中假设波形被分为若干片段。

－通过针对每个片段计算平均振幅方差来提取分别具有较高平均振幅方差的突出片段。例如，具有最高的5～10%的最高平均振幅方差的片段被称为突出波。图7B示出了突出片段的波形。

－测量突出片段的连续峰值点之间的间隔，以形成突出片段的连续峰值点之间的间隔的统计直方图。图8是突出片段的连续峰值点之间的间隔的统计直方图。统计直方图可通过计算每种类型间隔的出现时间来形成。

－基于统计直方图来计算S1与S2之间的间隔（下文称为S1-S2间隔）。S1-S2间隔在例如10秒的短时段内是稳定的。在统计直方图中，S1-S2间隔通常出现得最频繁。在图8中，2000～2500个采样单位（或8 KHz的采样速率时0.25～0.31秒）内的两个连续峰值之间的间隔出现6次，这是最高的出现频率，是S1-S2间隔。

－基于统计直方图来计算S2与S1之间的间隔。类似地，S2-S1间隔在短时段内也是稳定的，并且比S1-S2间隔长。在统计直方图中，S2-S1间隔的出现频率仅低于S1-S2间隔的出现频率。在图8中，5500～6000个采样单位（或8 KHz的采样速率时0.69～0.75秒）内的两个连续峰值之间的间隔出现5次，这仅低于S1-S2间隔的出现频率，是S2-S1间隔。

－基于S1-S2间隔和S2-S1间隔来识别S2片段。S1片段是通过基于S1-S2间隔和S2-S1间隔全面地搜索突出片段来识别的。例如，如果任何两个连续的峰值之间的间隔位于如图8所示、2000～2500个采样单位的S1-S2间隔内，对应于前一峰值的片段被确定为S1，后一峰值被确定为S2。

－输出如图6B所示的所识别的S2片段的连续波形。将从至少一个导航声音信号中所识别的S2片段的连续波形相互比较，以通过计算单元313来计算差。

另外，选择单元312也可用于通过信号片段类型来注释声音信号波形，使得用户可以根据注释波形来精确地给出选择指令。在注释期间，以心音信号波形为例，选择单元312用于：

－从心音信号的波形中获得多个采样点，其中假设波形被分为若干片段。

－根据通过计算每种类型间隔的出现时间生成的如图8所示的统计直方图来测量波形的连续峰值点之间的间隔。

－基于统计直方图来计算S1-S2间隔。在该统计直方图中，S1-S2间隔通常出现得最频繁。2000～2500个采样单位（或8 KHz的采样速率时0.25～0.31秒）内的两个连续峰值之间的间隔出现6次，这是最高的出现频率，是S1-S2间隔。

－基于统计直方图来计算S2-S1间隔。在统计直方图中，S2-S1间隔的出现频率仅低于S1-S2间隔的出现频率。5500～6000个采样单位（或8 KHz的采样速率时0.69～0.75秒）内的两个连续峰值之间的间隔出现5次，这仅低于S1-S2间隔的出现频率，是S2-S1间隔。

－基于S1-S2间隔和S2-S1间隔来识别S1片段和S2片段。S1片段是通过基于S1-S2间隔和S2-S1间隔全面地搜索波形来识别的。例如，如果任何两个连续的峰值之间的间隔位于如图8所示、2000～2500个采样单位的所获知的S1-S2间隔内，对应于前一峰值的片段被确定为S1，后一峰值被确定为S2。

－在心音信号的波形上注释S1片段和S2片段。图9是注释心音信号的波形。在图9中，被视为噪声的非循环片段也被确定并指示为“？”。

此外，如果S1信号或/和S2信号中存在分离，可以通过分析S1信号和S2信号的峰值来注释分离的S1信号和S2信号。例如，分离的S1信号被标记为M1和T1（图9中未示出）。

图10示出了根据本发明一个实施例的定位声源的方法。该方法包括接收步骤101，选择步骤102、计算步骤103和生成步骤104。

接收步骤101用于从至少两个导航声音传感器21-23接收导航声音信号。接收步骤101还用于接收选择指令，并且选择指令包括对应于计划由用户定位的声源的信号片段类型。所述至少两个导航声音传感器21-23设置在胸件20中，胸件进一步包括主声音传感器24。

每个导航声音信号可包括属于不同信号片段类型的几个片段（或信号片段）。例如，声音传感器所检测到的心音信号可包括许多不同的信号片段类型，如S1片段、S2片段、S3片段、S4片段、心杂音片段。S1由二尖瓣和三尖瓣的闭合导致；S2发生在主动脉瓣和肺动脉瓣闭合期间；S3是由于早期舒张期间的快速心室充盈而导致的；S4是由于将血液移置到扩张的心室中的心房收缩而导致的；心杂音可由紊乱的血流导致。S1可分为二尖瓣导致的M1和三尖瓣导致的T1，S2可分为主动脉瓣导致的A2和肺动脉瓣导致的P2。S3、S4和心杂音通常听不到，并且有可能与心血管病关联。

用户可给出选择指令，用于选择对应于特定声源的信号片段类型，以便知道声源是否患有疾病，以及由用户选择的信号片段类型。例如，待选择的声音信号类型是S1，因此对应的特定声源是二尖瓣和三尖瓣。

选择步骤102用于根据信号片段类型从每个导航声音信号中选择片段。

计算步骤103用于计算从导航声音信号中选择的片段之间的差。例如，计算步骤103用于计算从第一声音传感器21中选择的片段与从第二声音传感器22中选择的片段的差；计算从第二声音传感器22中选择的片段与第三声音传感器23的所选片段的差；以及计算从第一声音传感器21中选择的片段与从第三声音传感器23中选择的片段的差。

计算步骤103也可以用于通过计算片段的相位差来计算片段之间的差。相位差可以由硬件（如现场可编程门阵列电路）或软件（如相关算法）来测量。

生成步骤104用来根据所述差生成移动指示信号（图3中示为MIS）以便引导将胸件20移至声源处，从而将主声音传感器24置于声源处。所述差可以是TOA差或相位差。

生成步骤104可用于：

生成步骤104可用于检测片段之间的差是否低于预定阈值。如果差低于预定阈值，生成步骤104可进一步用于生成停止移动信号（示为SMS）。电路可接收所述停止移动信号，以便控制指示器25关断。

许多常规的数字听诊器已经具有了选择声音信号的片段的功能，然后仅使得所选片段在接收声音信号期间循环显示在信息窗口上。

假设要从如图6A所示的心音信号中选择S2片段。在本发明的一个实施例中，选择步骤102可用于：

－分析用于从心音信号中选择S2片段的选择指令。

－通过带通滤波器对心音信号进行滤波。例如，从心音信号切下频率10-100Hz。经滤波的心音信号如图7A所示。

－通过针对每个片段计算平均振幅方差来提取分别具有较高平均振幅方差的突出片段。例如，具有最高的5～10%的最高平均振幅方差的片段被称为突出波。所提取的突出片段波形如图7B所示。

－测量突出片段的连续峰值点之间的间隔，以形成突出片段的连续峰值点之间的间隔的统计直方图。如图8所示的统计直方图可通过计算每种类型间隔的出现时间来形成。

－基于统计直方图来计算S1与S2之间的间隔（下文称为S1-S2间隔）。S1-S2间隔在例如10秒的短时段内是稳定的。在统计直方图中，S1-S2间隔通常出现得最频繁。2000～2500个采样单位（或8 KHz的采样速率时0.25～0.31秒）内的两个连续峰值之间的间隔出现6次，这是最高的出现频率，是S1-S2间隔。

－基于统计直方图来计算S2与S1之间的间隔。类似地，S2-S1间隔在短时段内也是稳定的，并且比S1-S2间隔长。在统计直方图中，S2-S1间隔的出现频率仅低于S1-S2间隔的出现频率。5500～6000个采样单位（或8 KHz的采样速率时0.69～0.75秒）内的两个连续峰值之间的间隔出现5次，这仅低于S1-S2间隔的出现频率，是S2-S1间隔。

应指出，上述实施例示例而不是限制了本发明，本领域的技术人员将能够在不脱离所附权利要求的范围的情况下设计可替选的实施例。在权利要求中，置于括号之间的任何标号都不应理解为对权利要求的限制。词语“包括”并不排除权利要求或说明书中未列出的元件或步骤的存在。元件前的字眼“一”或“一个”并不排除多个这样的元件的存在。本发明可以通过包括若干不同元件的硬件单元或通过编程的计算机单元来实现。在列举若干单元的系统权利要求中，这些单元中的若干单元可通过同一项硬件或软件来实现。第一、第二、第三等字眼的使用并不表示任何顺序。这些字眼应被解释为名称。

Claims

1. 一种用于定位声源的系统（31），所述系统包括：

－接收单元（311），用于从至少两个导航声音传感器（21、22、23）接收导航声音信号，以及接收包括对应于声源的信号片段类型的选择指令，其中所述至少两个导航声音传感器容纳在胸件（20）中；

－选择单元（312），用于根据信号片段类型从每个导航声音信号中选择片段；

－计算单元（313），用于计算从导航声音信号中选择的片段之间的差；以及

－生成单元（314），用于根据所述差生成移动指示信号，移动指示信号用于引导将胸件（20）移至声源处。

2. 如权利要求1所述的系统，其中计算单元（313）用于计算片段的相位之间的差或计算片段的到达时间之间的差。

3. 如权利要求1所述的系统，其中生成单元（314）用于：

－获得移动指示信号，用于引导在最接近的导航声音传感器的方向上移动胸件（20）。

4. 如权利要求3所述的系统，其中生成单元（314）用于通过比较声源与导航声音传感器（21、22、23）之间的距离来确定最接近声源的导航声音传感器。

5. 如权利要求1所述的系统，其中生成单元（314）进一步用于在片段差低于预定阈值时生成停止移动信号，用于引导停止移动胸件（20）。

6. 一种听诊器，包括如权利要求1至5中任一项所述的用于定位声源的系统（31）。

7. 如权利要求6所述的听诊器，进一步包括胸件（20）、将系统（31）集成在其中的控制装置（30）以及用于将胸件（20）连接到控制装置（30）的连接器10。

8. 一种连接到如权利要求1至5中任一项所述的系统（31）的胸件（20），包括电路和指示器（25），其中电路用于接收移动指示信号和停止移动信号，以控制指示器（25）接通/关断，从而引导移动/停止移动胸件（20）。

9. 如权利要求8所述的胸件（20），其中指示器（25）包括对应于所述至少两个导航声音传感器（21、22、23）的至少两个灯，当移动指示指示沿导航声音传感器的方向移动时，对应于该导航声音传感器的灯被接通，以便引导移动胸件（20），以及当电路收到停止移动信号时，所述灯被关断以指示停止移动胸件（20）。

10. 如权利要求8所述的胸件（20），其中指示器（25）包括扬声器，当电路收到移动指示信号/停止移动信号时，扬声器发出语音以引导移动/停止移动胸件（20）。

11. 一种定位声源的方法，所述方法包括如下步骤：

－从至少两个导航声音传感器（21、22、23）接收（101）导航声音信号，以及接收包括对应于声源的信号片段类型的选择指令，其中所述至少两个导航声音传感器容纳在胸件（20）中；

－根据信号片段类型从每个导航声音信号中选择（102）片段；

－计算（103）从导航声音信号中选择的片段之间的差；以及

－根据所述差生成（104）移动指示信号，所述移动指示信号用于引导将胸件（20）移至声源。

12. 如权利要求11所述的方法，其中计算步骤（103）用于计算片段的相位之间的差或计算片段的到达时间之间的差。

13. 如权利要求11所述的方法，其中生成步骤（104）用于：

14. 如权利要求13所述的方法，其中生成步骤（104）进一步用于通过比较声源与导航声音传感器（21、22、23）之间的距离来确定最接近声源的导航声音传感器。

15. 如权利要求11所述的方法，其中生成步骤（104）进一步用于在片段差低于预定阈值时生成停止移动信号，用于引导停止移动胸件（20）。