【摘 要】
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病理性肺声作为诊断肺部健康状况的重要指标,充分分析病理性肺声的特征表现,并对特征进行分类识别,是检测肺部异常状况和预防病情进一步恶化的一种有效手段。病理性肺声属于低频低幅值的非周期信号,由于其产生机理和采集方式复杂多样,导致信号中的组成成分复杂,识别分类的难度高。因此需要专业的医护人员才能准确判断信号中病理性肺声类型。为了给专业医护人员在诊断肺部健康状况时,提供一个有效的参考依据,减轻工作人员的工
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病理性肺声作为诊断肺部健康状况的重要指标,充分分析病理性肺声的特征表现,并对特征进行分类识别,是检测肺部异常状况和预防病情进一步恶化的一种有效手段。病理性肺声属于低频低幅值的非周期信号,由于其产生机理和采集方式复杂多样,导致信号中的组成成分复杂,识别分类的难度高。因此需要专业的医护人员才能准确判断信号中病理性肺声类型。为了给专业医护人员在诊断肺部健康状况时,提供一个有效的参考依据,减轻工作人员的工作量,越来越多的研究开始使用机器学习对肺声进行智能化识别分类。本文分析了国际生物医学和健康信息学会议提供的开源肺声数据库（ICBHI 2017）中的肺声样本,针对环境和心声干扰,设计FIR滤波和小波降噪。并使用Mixup和LBP对肺声样本进行增强操作。本文建立了一种基于卷积神经网络的肺声识别算法,针对水泡声、喘鸣声两种典型的病理性肺声分类识别,提出了基于STFT变换、小波变换、梅尔谱图和恒Q变换四种谱图特征提取方式。对声谱图特征进行了分析和描述,为后续病理性肺声的鉴别和分类提供了影像依据。在卷积神经网络搭建方面,本文为了取得较高的分类准确率,搭建了一种可以同时学习两种不同特征的bi CNN-SVM混合网络模型,使用并行池化结构CNN进行深度特征提取,RSM-SVM集成学习分类器输出分类结果。使用ICBHI 2017对模型进行训练测试,并从准确率、混淆矩阵、F1分数以及官方评分多方面评估bi CNN-SVM模型的有效性。在使用85:15的比例划分ICBHI训练集和测试集时,并行池化结构CNN和biCNN-SVM混合模型分别取得了63.3%和69.8%准确率。
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