臺灣博碩士論文加值系統

聽診器是目前醫師最常用來檢測心肺聲音與判斷肺部疾病的裝置。它具有非侵入式、便宜等優點，但在聽診時無法記錄與保存肺音資訊。而且能偵測的疾病受到人耳聽覺能力所限制。同時，目前市面上肺音相關儀器開發並不普及，且沒有統一的規範準則。所以，無法提供醫療人員全面的肺音資訊。
因此，本研究的目的在於發展一套可儲存傳輸的肺音量測系統，以輔助專業醫療人員在診斷上的參考與決策。本研究使用自製肺音量測裝置來進行肺音訊號波形的量測，並使用MSP430F149微處理晶片進行數位化處理與周邊控制。不但能夠進一步對肺音資訊做儲存與參數分析，並能提供教學上或醫生診斷上的一個參考依據，達成監控肺音量測資訊之目的。
本系統測試結果顯示，系統頻率響應範圍在20Hz~2KHz;肺音量測無論在正常肺音或異常肺音的驗證也與先前文獻所得到的肺音特徵相似。因此，證明本研究成功建構出一套肺音量測系統。然而，本系統仍有待臨床上的驗證，分析實際的病患，以驗證本系統在輔助醫生診斷疾病的能力。
關鍵字:聽診法(auscultation)、異常肺音(adventitious sounds)。

Stethoscope is the most commonly used device by the physician to detect heart and lung sounds and diagnosis lung disease. Its advantage is non-invasive and cheap. But it cannot record and save information about lung sounds during auscultation. Additionally, the disease detection capability is limited by the hearing ability of the user. Moreover, the development of lung sounds instrument on the market is not very popular. And, there is no standard guidelines. Thus, it cannot provide complete lung sound information to the medical personnel.

For this reason, the purpose of this study is to develop a lung sound measurements system that can store and transmit lung sound to assist the professional medical personnel in diagnosis or reference. This research constructed lung sound measure device for lung sound signal measurement and used MSP430F149 microprocessor chip for waveform digitization, signal processing and peripheral control. The proposed system can not only analysis and storage information of lung sound parameters but also provided a reference for teaching or medical diagnosis in order to achieve the goal of lung sound information monitoring. The purpose of this research is achieved monitor lung sound measurement information.

The test results show that frequency response of the system is in the range of 20Hz ~ 2KHz. Validation measurement of either normal and abnormal lung sounds illustrate characteristics that are similar to previous literature. Therefore, this demonstrates that this research constructed a lung sound measurement system successfully. However, this system need to be clinically verified by analyzing actual patients in order to demonstrate the capability of the system in , assisting doctors in disease diagnose.
Key Words: auscultation、adventitious sounds.

摘要 I
Abstract II
謝 誌 III
目 錄 VI
圖 索 引 VIII
表 索 引 XI
第一章 序論 - 1 -
1.1前言 - 1 -
1.2研究動機與目的 - 2 -
1.3論文架構 - 4 -
第二章 研究背景與理論 - 5 -
2.1呼吸系統與生理機制 - 5 -
2.2肺音產生的機制 - 9 -
2.3肺音的頻率特性 - 10 -
2.4肺音的分類與基本特性 - 12 -
2.5文獻回顧 - 15 -
第三章 系統架構與方法 - 24 -
3.1系統架構 - 24 -
3.2系統電路設計 - 25 -
3.2.1電容式麥克風 - 25 -
3.2.2 訊號放大電路 - 27 -
3.2.3 類比濾波電路 - 29 -
3.2.4微控制器 - 34 -
3.3周邊裝置 - 37 -
3.3.1彩色顯示面板 - 37 -
3.3.2快閃記憶體(flash memory) - 41 -
3.3.3資料傳輸介面 - 45 -
3.4系統軟體架構 - 48 -
3.4.1軟體測試工具 - 48 -
3.4.2短時傅立葉轉換(short-time Fourier transform，STFT) - 49 -
3.5實驗設計 - 51 -
3.6系統功能 - 53 -
第四章 結果與討論 - 54 -
4.1系統硬體實現與硬體測試結果 - 54 -
4.1.1電容麥克風 - 55 -
4.1.2類比擷取電路測試結果 - 56 -
4.1.3肺音量測結果 - 64 -
4.1.4 顯示 - 65 -
4.2軟體驗證與結果 - 67 -
4.2.1正常肺音驗證結果 - 67 -
4.2.2異常肺音驗證結果 - 68 -
4.2.3微控制器測試與驗證結果 - 71 -
4.3實驗討論 - 74 -
第五章 結論與未來展望 - 76 -
5.1結論 - 76 -
5.2未來展望 - 76 -
參考文獻 - 78 -


圖 索 引
圖1 1 99年十大死因[2] - 2 -
圖2 1 呼吸系統 - 6 -
圖2 2 肺部與橫膈膜位置 - 7 -
圖2 3 呼吸機制[4] - 8 -
圖2 4 肺音波形的採樣與呼吸量疊加信號[10] - 12 -
圖2 5 不同量測點的頻譜圖[14] - 17 -
圖2 6 呼吸相位與不同長度管子的呼吸頻譜圖[14] - 17 -
圖2 7 不同位置(嘴巴與鼻子)呼吸時的頻譜圖[14] - 18 -
圖2 8 氣管與肺音頻譜圖[13] - 20 -
圖2 9 聲譜圖[31] - 22 -
圖3 1 肺音量測系統架構圖 - 25 -
圖3 2 硬體架構流程圖 - 25 -
圖3 3 電容式麥克風電路圖[35] - 26 -
圖3 4 電容式麥克風頻率響應圖[35] - 26 -
圖3 5 LM324功能腳位圖[33] - 28 -
圖3 6 基本反相放大電路 - 29 -
圖3 7 基本二階sallen-key低通濾波器電路 - 31 -
圖3 8 基本二階sallen-key高通濾波器電路 - 32 -
圖3 9 基本帶拒濾波器電路 - 33 -
圖3 10 系統濾波流程圖 - 33 -
圖3 11 本系統類比電路 - 34 -
圖3 12 MSP430F149為控制系統方塊圖 [29 ] - 36 -
圖3 13 MSP430_F149腳位[29] - 36 -
圖3 14 MSP430_F149外觀圖 - 37 -
圖3 15 彩色面板外觀圖 - 38 -
圖3 16 系統方塊圖[36] - 39 -
圖3 17 OLED流程圖 - 40 -
圖3 18 K9F1G08U0B腳位圖[30] - 41 -
圖3 19 K9F1G08U0B外觀圖 - 41 -
圖3 20 Flash功能方塊圖[30] - 42 -
圖3 21 記憶容量定義圖[30] - 43 -
圖3 22 Flash 初始化流程[30] - 43 -
圖3 23 Flash 抹除流程[30]。 - 44 -
圖3 24 Flash 寫入流程[30] - 44 -
圖3 25 Flash 讀取流程[30] - 45 -
圖3 26 RS-232 接線方法[32] - 46 -
圖3 27 PL-2303HXD腳位圖[34] - 47 -
圖3 28 RS232 to USB傳輸介面方塊圖[34] - 47 -
圖3 29 系統軟體架構圖 - 48 -
圖3 30 軟體測試流程圖 - 49 -
圖3 31轉換方法示意圖 - 51 -
圖3 32正常呼吸音實際流程 - 52 -
圖3 33異常呼吸實驗流程 - 53 -
圖4 1 實際完成系統外觀圖 - 54 -
圖4 2 系統內部設置 - 55 -
圖4 3 系統感測器外觀 - 56 -
圖4 4 系統類比電路外觀 - 56 -
圖4 5 本系統放大電路 - 57 -
圖4 6 前置放大器測試結果 - 58 -
圖4 7 後級放大器測試結果 - 58 -
圖4 8 帶通濾波器電路 - 59 -
圖4 9 高通濾波測試結果 - 60 -
圖4 10低通濾波測試結果 - 60 -
圖4 11 帶通濾波頻率響應圖 - 61 -
圖4 12帶通濾波實際測試之頻率響應圖 - 61 -
圖4 13帶拒濾波電路圖 - 62 -
圖4 14帶拒濾波實際測試結果 - 62 -
圖4 15 帶拒濾波頻率響應圖 - 63 -
圖4 16帶拒濾波實際測試之頻率響應圖 - 63 -
圖4 17實際量測肺音訊號 - 64 -
圖4 18 OLED顯示狀態一 - 65 -
圖4 19 OLED顯示狀態二 - 66 -
圖4 20 OLED顯示狀態三 - 66 -
圖4 21正常肺音時頻譜圖 - 68 -
圖4 22喘鳴音頻譜圖 - 69 -
圖4 23實際測試喘鳴音時頻圖 - 69 -
圖4 24原作測試之喘鳴音時頻圖[37] - 69 -
圖4 25爆裂音頻譜圖 - 70 -
圖4 26實際測試爆裂音時頻圖 - 71 -
圖4 27原作測試之爆裂音時頻圖[37] - 71 -
圖4 28 Flash memory 寫入結果 - 72 -
圖4 29 Flash memory讀取結果 - 72 -
圖4 30驗證流程圖 - 72 -
圖4 31 (a)對照組(上)(b)微控制器擷取200Hz弦波訊號結果(下) - 73 -
圖4 32(a)對照組(上)(b)微控制器擷取400Hz弦波訊號結果(下) - 74 -


表 索 引
表2 1 肺音的分類[8] - 13 -
表2 2 正常呼吸音的特性[11] - 14 -
表2 3 爆裂音與肺部疾病關聯[11] - 14 -
表2 4 異常呼吸音與肺部疾病關聯[11] - 15 -
表2 5 不同量測點男女比較結果[15] - 18 -
表2 6 用線性迴歸算出男女參數Q與年齡的關係[15] - 19 -
表2 7 計算氣管與肺音訊號的平均值與標準差[13] - 21 -
表3 1 KPCM-034B電容式麥克風規格表[35] - 27 -
表3 2 按鍵功能說明 - 53 -

[1]紀國瑞，數位聽診器之原型，中央大學電機工程系碩士論文，九十四年七月。
[2]行政院衛生署編印，”死因統計 上卷”，行政院衛生署出版，2011年6月建檔 。
[3]余宗霖，氣喘肺音監測系統之可行性研究，中央大學電機工程系碩士論文，九十四年七月。
[4]曾國藩，最新解剖生理學，華騰文化出版社&;Elsevier(singapore) Pte Ltd.合作出版，2007年10月。
[5] J. F. Murray; J. A. , “Textbook of respiratory medicine,” Philadelphia: W. B. Saunders, 1994.
[6] 呼吸系統(http://www.teacher.aedocenter.com/mywebB/NewBook-4/HE-08.htm)
[7] L. Vannuccini, J. E. Earis, P. Helisto, B. M. G. Cheetham, M. Rossi, A. R. A. Sovijarvi, and J. Vanderschoot, “Capturing and preprocessing of respiratory sounds,” Eur. Respir. Vol. 10, no. 77, pp. 616-620, 2000.
[8] H. Pasterkamp, S. Kraman, and G. Wodicka “Respiratory sound-advance beyond the stethoscope,” Am. J. Respir. Crit. Care Med., vol. 156. pp. 974-987, 1997.
[9] F. Dalmay, M. T. Antonini, P. Marquet, R. Menier, “Acoustic properties of the normal chest,” Eur, Respir, Vol. 8, pp.1761-1769, 1995.
[10] A. Sameer, P. K. Yasemin, “Design of a DSP-based instrument for real-time classification of pulmonary sounds,” Computers in Biology and Medicine ,Vol.38, Issue 1, pp. 53-61 ,January 2008 .
[11] 賈維斯(C. Jarvis)，理學檢查與健康評估，藝軒出版社，2008年5月。


[12] A. Kandaswamy, C. Sathish Kumar, Rm. Pl. Ramanathan, S. Jayaraman, N. Malmurugan, “Neural classification of lung sounds using wavelet coefficients,” Computers in Biology and Medicine 34,523-537, 2004.
[13] I. Sanchez, and C. Vizcaya, “Tracheal and lung sounds repeatability in normal adults,” Respir. Physiol., vol. 97, pp. 1257–1260, 2003.
[14] S. S. Kraman, H. Pasterkamp, M. Kompis, M. Takase, and G. R.Wodicka, “Effects of breathing pathways on tracheal sound spectral features,” Respir. Physiol., vol. 111, pp. 295–300, 1998.
[15] V. Gross, A. Dittmar, T. Penzel, F. Schuttler, and P. V. Wichert, “The Relationship between Normal Lung Sounds, Age, and Gender,” Am. J. Respir. Crit. Care. Med., vol. 162, pp. 905–909, 2000.
[16] A. Suzuki, C. Sumi, K. Nakayama and M. Mori, “Real-time adaptive canceling of ambient noise in lung sound measurement,” Med. &; Biol, Eng. &;Comput. ;33, 704-708, 1995.
[17] V. K. Iyer, P. A. Ramamoorthy, H. Fan, and Y. Ploysongsang, “Reduction of heart sounds from lung sounds by adaptive filtering,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-33, no. 12, pp. 1141-1148, Dec. 1986.
[18] L J. Hadjileonyiadis and S. M. Panas, “Adaptive Reduction of Heart Sounds from Lung Sounds Using Fourth-Order Statistics,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 44, no. 7, pp. 642-648, July 1997.
[19] H Pasterkamp, C Carson, D Daien and Y Oh, “Digital Respirosonography-New Images of Lung Sounds,” Chest.; 96: 1505-1512, 1989.
[20] C. K. Druzgalski, K PhD.Christopher Donnerberg, L.M.D Roy, Campbell M.Ph.D. Richard. “Techniques of recording respiratory sounds,” J Clin Eng; 5: 321-333, 1980.
[21] J.E.Earis, B.M.G. Cheetham, “Current methods use for computerized respiratory sound analysis,” Eur Respir Rev 10: 77, pp. 586–590,2000.
[22] T. Rosqvist, E. Paajanen, K. Kallio, H. -M. Rajala, T. Katila, P. Piirilä, P. Malmberg and A. Sovijärvi,Toolkit for lung sound analysis,” Med. &; Biol, Eng. &;Comput., 33, 190-195, 1995.
[23] E. Ademovic and G. Charbonneau, “ Time scale segmentation of respiratory sounds ”, Technol Health Care; 6: 53-63, 1998.
[24] L J. Hadjileonyiadis and S. M. Panas, “Autoregressive modeling of lung sounds using HOS.: estimation of source and transmission,” Higher-Order Statistics,1997., Proceedings of the IEEE Signal Processing Workshop, pp. 4-8, 1997.
[25] M Mahagnah, N Gavriely ., “Repeatability of Measurements of Normal Lung Sounds,” Am. J. Respir. Crit. Care Med., vol. 149, pp. 477-481, 1994.
[26] V. Gross, Th. Penzel, L. Hadjileontiadis, U. Koehler, C. Vogelmeier, “Electronic auscultation based on wavelet transformation in clinical use,” Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE EMBS, 1531-1532, 2002.
[27] I. Sen and Y. P. Kahya, “A multichannel analog processing circuit for respiratory sound acquisition applications”, Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE, vol.4, pp.3192 – 3195, 2003.
[28] K. Steve , P. Gary , Pasterkamp Hans, wodick George “Design, Construction, and Evaluation of a BioAcoustic Transducer Testing (BATT) System for Respiratory Sounds” IEEE trans. BME,53.8,Angust 2006.
[29] Texas Instruments,“MSP430xlxx Family User Guide” ,2005.
[30] SAMSUNG , "K9F1G08U0B"FLASH MEMORY Data Sheet.
[31]R. Sandra , G. Raymond, B. Christian, A. Emmanuel , "Analysis of Respiratory Sounds: State of the Art” Clin Med Circ Respirat Pulm Med. 2008; 2: 45–58.
[32]鄭宗慶，“精通8051”， 全華科技圖書股份有限公司，1996。
[33] Texas Instruments Company,“LM324 Data Sheet”, revised 1997.
[34] Prolific Technology Company ,“PL-2303HXD Data Sheet”, June 30, 2006.
[35]廣華電子商城(http://shop.cpu.com.tw/product/32715/info/)。
[36] Silicon Laboratories Inc.,“C8051F320/1”, revised 2007.
[37]異常肺音樣本 (http://www.rale.ca/)。
[38]N.Gavriely, D.W. Cugell, Breath Sounds Methodology, CRC Press,Florida, 1995.
[39]廖偉舜，“ 使用轉換域可適性環境雜訊濾除器之肺音量測系統”，台灣大學碩士論文民國91年。