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基于机器学习的肺部啰音分析识别系统 

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申请/专利权人:苏州塞伯坦医疗科技有限公司

摘要:本发明涉及肺部啰音分析技术领域,具体为基于机器学习的肺部啰音分析识别系统,包括数据收集与预处理模块、信号分割模块、特征提取模块和模型构建与决策模块,其中:数据收集与预处理模块收集历史肺部啰音信号数据;信号分割模块根据历史肺部啰音信号数据,进行信号峰值和谷值的检测,确定呼吸周期,并为每个呼吸周期确定初始的时间窗,生成分割信号数据;特征提取模块用于对分割信号数据进行关键特征提取;模型构建与决策模块根据关键特征,利用随机森立算法构建分类模型,并计算该分类模型的准确率,若分类模型的准确率不合格,则生成峰谷差异性结果和时间差异性结果;根据峰值差异性结果调整峰值检测的峰谷阈值以及初始的时间窗。

主权项:1.基于机器学习的肺部啰音分析识别系统,其特征在于,包括数据收集与预处理模块100、信号分割模块200、特征提取模块300和模型构建与决策模块400,其中:所述数据收集与预处理模块100收集历史肺部啰音信号数据,历史肺部啰音信号数据包括不同的实际分类结果;所述信号分割模块200根据所述历史肺部啰音信号数据,进行信号峰值和谷值的检测,确定每个呼吸周期的边界;根据所述呼吸周期的边界,确定呼吸周期,并为每个呼吸周期确定初始的时间窗,生成分割信号数据;所述特征提取模块300用于对所述分割信号数据进行关键特征提取,关键特征包括频域特征和时域特征;所述模型构建与决策模块400根据所述关键特征以及对应的实际分类结果,利用随机森立算法构建分类模型,并计算该分类模型的准确率,其中:若分类模型的准确率合格,则将分类模型作为构建完成的模型发送至管理人员,用于进行实时的肺部啰音分析识别;若分类模型的准确率不合格,则根据该分类模型所生成的分类结果,提取错误分类和正确分类的样本,并计算和分析错误分类样本与正确分类样本的峰谷指标,生成峰谷差异性结果;以及计算和分析不同时间窗大小下的统计量,生成时间差异性结果;将峰谷差异性结果和时间差异性结果发送给信号分割模块200;其中:所述信号分割模块200根据峰值差异性结果调整峰值检测的峰谷阈值,以及根据时间差异性结果调整初始的时间窗,调整之后,重新进行信号分割模块200、特征提取模块300以及模型构建与决策模块400的运行,直到分类模型的准确率合格。

全文数据:

权利要求:

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