本文選題：喘鳴音 + Hough變換��； 參考：《東北大學學報(自然科學版)》2017年11期

【摘要】：提出了一種基于Hough變換從肺音的STFT光譜圖中檢測喘鳴音的方法.這一方法先對采集的數(shù)字肺音數(shù)據(jù)的STFT譜圖進行ROI區(qū)域的截取,再利用Canny算子進行圖像邊緣檢測,最后基于Hough變換數(shù)據(jù)的分析來自動識別喘鳴音.臨床分析的數(shù)據(jù)包括臨床采集的肺音和國際上共享的肺音文件.Hough變換檢測方法在60例喘鳴音的檢測中達到了87%的準確率,70例正常呼吸音的識別率達到74%.
[Abstract]:A method for detecting wheezing sounds from STFT spectra of lung sounds based on Hough transform is proposed. This method firstly intercepts the STFT spectrum of the collected digital lung sound data, then uses the Canny operator to detect the edge of the image. Finally, based on the analysis of the Hough transform data, the panting sound is automatically recognized. The data of clinical analysis include lung sound collected by clinic and lung sound file shared internationally. Hough transform method has achieved 87% accuracy in detecting wheezing sound in 60 cases and the recognition rate of normal respiratory sound in 70 cases has reached 74%.
【作者單位】： 東北大學中荷生物醫(yī)學與信息工程學院;遼寧中醫(yī)藥大學;遼寧中醫(yī)藥大學附屬醫(yī)院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(81273800)
【分類號】：R443.6;TN911.7

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本文編號：1860555