【摘要】：呼吸系統(tǒng)是維持生物體正常運(yùn)轉(zhuǎn)和機(jī)體新陳代謝的重要系統(tǒng),任何肺部疾病的發(fā)生必定會(huì)導(dǎo)致呼吸系統(tǒng)的異常,由于我國(guó)呼吸系統(tǒng)疾病死亡率日益增長(zhǎng),社會(huì)各界也逐漸開(kāi)始重視呼吸音的發(fā)病信號(hào),而對(duì)呼吸音信號(hào)的研究不僅可有效防治呼吸系統(tǒng)疾病,還可以促進(jìn)臨床醫(yī)學(xué)、醫(yī)學(xué)信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展以及相關(guān)醫(yī)學(xué)儀器的研發(fā),目前,對(duì)呼吸音信號(hào)分類識(shí)別的研究已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外關(guān)注的熱點(diǎn)。本課題旨在設(shè)計(jì)出一種呼吸音分類識(shí)別系統(tǒng)對(duì)常見(jiàn)呼吸音進(jìn)行有效分類識(shí)別。主要研究?jī)?nèi)容為利用Cool Edit Pro軟件對(duì)臨床醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)聽(tīng)音訓(xùn)練所用的呼吸音信號(hào)進(jìn)行初步處理,將每類呼吸音截取為若干個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),提取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效特征后,選用支持向量機(jī)(SVM)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為呼吸音特征識(shí)別模型,在MATLAB軟件平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分類。首先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與端點(diǎn)檢測(cè),以減少無(wú)效數(shù)據(jù)的處理時(shí)間,由于不同時(shí)間段不同類型呼吸音能量高低的差異性,所以采用提取的兩種短時(shí)時(shí)域參數(shù)(即短時(shí)能量與短時(shí)過(guò)零率特征參數(shù))作為特征參數(shù),然后借鑒語(yǔ)音識(shí)別中常用的Mel倒譜系數(shù)(12維MFCC),由于非平穩(wěn)呼吸音信號(hào)動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn),所以對(duì)靜態(tài)MFCC進(jìn)行優(yōu)化并提取MFCC的動(dòng)態(tài)參數(shù)(12維(35)MFCC),將短時(shí)時(shí)域參數(shù)法與MFCC靜態(tài)、動(dòng)態(tài)參數(shù)法提取的呼吸音特征參數(shù)相結(jié)合為組合特征參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提取的特征參數(shù)滿足差異性、統(tǒng)一性與相關(guān)性要求,且組合特征參數(shù)的識(shí)別效果明顯優(yōu)于兩類特征參數(shù)單獨(dú)識(shí)別。由于呼吸音類型眾多,單憑一種識(shí)別模型不能準(zhǔn)確識(shí)別每類呼吸音信號(hào),故本文引入兩類識(shí)別模型,以歸一化的特征參數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)分別輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SVM模型訓(xùn)練識(shí)別,通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同類型呼吸音識(shí)別差異較大(對(duì)粗濕羅音、低調(diào)干Up音、濕羅音捻發(fā)音和中濕Up音識(shí)別率可達(dá)98%,而對(duì)支氣管呼吸音伴大濕Up音識(shí)別率不足70%),而SVM對(duì)每類呼吸音特征識(shí)別率均很穩(wěn)定,總體識(shí)別率可達(dá)97.857%,可構(gòu)建穩(wěn)定、準(zhǔn)確的識(shí)別樣本庫(kù)。在上述理論方法和實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上,采用MATLAB設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互式的呼吸音分類識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)如下功能:調(diào)用初步處理后的呼吸音樣本,提取樣本數(shù)據(jù)的特征參數(shù)來(lái)構(gòu)建樣本庫(kù)并輸入識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練,而后輸入待識(shí)別呼吸音的特征參數(shù)進(jìn)行快速分類識(shí)別,輸出端顯示識(shí)別結(jié)果供被測(cè)試者參考。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN912.34
【圖文】：

醫(yī)用聽(tīng)診器圖

2圖 1.2 醫(yī)師聽(tīng)診患兒圖器只能由醫(yī)師單獨(dú)使用也不利于會(huì)診病情，可能發(fā)隊(duì)等就診方式時(shí)效性差，使得對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的前預(yù)期的結(jié)果。經(jīng)過(guò)多年研究發(fā)現(xiàn)呼吸音中蘊(yùn)含著不，而這類低頻信號(hào)包含了大量有用的信息，又因?yàn)槠椒�(wěn)時(shí)變信號(hào)，由各頻率成分疊加組成，不同呼吸，所以有必要對(duì)呼吸音信號(hào)進(jìn)行量化[4]，隨著國(guó)內(nèi)外的研究與發(fā)展，通過(guò)研究呼吸音與呼吸系統(tǒng)疾病的

圖 1.3 Clini Cloud 智能聽(tīng)診器1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1 呼吸音信號(hào)特征提取研究現(xiàn)狀呼吸音研究初期，由于呼吸音采集技術(shù)與裝置發(fā)展不成熟，最早由法國(guó)醫(yī)生雷奈克在 1861 年發(fā)明的傳統(tǒng)聽(tīng)診器仍在沿用，但傳統(tǒng)的聽(tīng)診器不能實(shí)時(shí)捕捉

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2763201