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申请/专利权人：陕西省人民医院(陕西省临床医学研究院)
摘要：本发明提供一种临床应用场景下的肠鸣音识别方法。包括如下步骤：S1，对于肠鸣音数据进行采集；S2，对采集到的数据进行降噪，切片以及将声信号数据转换为二维Mel谱图数据；S3，将二维Mel谱图数据划分数据集；S4，筛选一部分数据集用于训练验证深度网络识别模型；S5，对另一部分数据集进行测试；S6，对完成步骤S4中的数据进行听音标注；S7，对完成标注的数据集，通过GooLeNet预训练卷积神经网络进行迁移学习，并与步骤S5中得到的数据集进行不断调整超参数组合，得到最优化的网络模型参数；S8，将最优化的网络模型参数保存下来，对于后续得到的肠鸣音信号数据，按照步骤S2进行处理之后，便可通过训练好的模型直接输出信号的分类结果。
主权项：1.一种临床应用场景下的肠鸣音识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对于肠鸣音数据进行采集；S2，对采集到的数据进行降噪，切片以及将声信号数据转换为二维Mel谱图数据；S3，将二维Mel谱图数据划分数据集；S4，筛选一部分数据集用于训练验证深度网络识别模型；S5，对另一部分数据集进行测试；S6，对完成步骤S4中的数据进行听音标注；S7，对完成标注的数据集，通过GooLeNet预训练卷积神经网络进行迁移学习，并与步骤S5中得到的数据集进行不断调整超参数组合，得到最优化的网络模型参数；S8，将最优化的网络模型参数保存下来，对于后续得到的肠鸣音信号数据，按照步骤S2进行处理之后，便可通过训练好的模型直接输出信号的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西省人民医院(陕西省临床医学研究院) 一种临床应用场景下的肠鸣音识别方法
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