一种基于深度学习的辅助电子听诊器信号判别方法
- 专利权人:
- 西安交通大学
- 发明人:
- 李运甲,曹晖,王宁,李江涛
- 申请号：
- CN202111003116.7
- 公开号：
- CN113796889A
- 申请日:
- 2021.08.30
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于深度学习的辅助电子听诊器信号判别方法，基于心脏跳动复杂的声音信号，利用小波变换滤除无用的声音信号，将心脏跳动信号的心音进行杂音滤除处理，基于心脏跳动周期的各个阶段具有不同的特征，通过将心音信号进行分段处理，提取相对应的声学特征，并通过人工神经网络算法进行处理，实现判断心音信号正常与否，辅助医生判断患者的疾病，实现更好的去噪效果，精确度更高，鲁棒性更好；与传统电子听诊器相比，本发明对心音信号处理更精细，获得更具体完整的结果，同时可以辅助医生进行诊断，在未来远程医疗诊断进一步发展后，本发明的优势将会进一步凸显。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
