【摘 要】
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对电子听诊器采集的肺音进行异常检测,即判断其中是否含有啰音,能够大幅提升呼吸系统疾病早期筛查的效率。但是,目前肺音异常检测还存在以下挑战:（1）标注样本少,正负样本不均衡。经过专业医生人工打标的样本少,且正常肺音数据量远大于异常肺音数据量,无法为检测模型参数的学习提供充足的监督信息;（2）肺音中往往包含大量的噪声,包括:心音、说话声等,使得检测模型容易出现过拟合问题。针对以上挑战,本文的主要工作包
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对电子听诊器采集的肺音进行异常检测,即判断其中是否含有啰音,能够大幅提升呼吸系统疾病早期筛查的效率。但是,目前肺音异常检测还存在以下挑战:（1）标注样本少,正负样本不均衡。经过专业医生人工打标的样本少,且正常肺音数据量远大于异常肺音数据量,无法为检测模型参数的学习提供充足的监督信息;（2）肺音中往往包含大量的噪声,包括:心音、说话声等,使得检测模型容易出现过拟合问题。针对以上挑战,本文的主要工作包括:（1）设计了一套肺音数据采集范式和评估方法,对采集的肺音进行带通滤波预处理,抑制噪声干扰,并且应用梅尔频谱图实现肺音原始特征的提取。（2）研究多种样本增强方法对不同检测模型泛化能力的影响,包括时移,改变肺音音调,按一定信噪比加入白噪声。特别地,提出了一种按照信噪比加入随机说话声的数据增强方法,有效地增强了检测模型对说话声干扰的鲁棒性。（3）在样本增强的基础上,提出了一种基于VGG卷积神经网络的细分判别特征提取和集成策略。先使用两个VGG模型分别抽取干啰音和湿啰音的特征向量,再使用4个全连接层将将两组特征融合起来,用于区分正常肺音与啰音。避免特征学习向标注信息较为充分的干啰音样本的倾斜,从而提高了检测模型对湿啰音的敏感性。此外,采用Focal loss损失函数,缓解正负样本不均衡的情况并且该函数可以在训练过程中通过减少易分类样本的权重,从而使得模型更加专注于难分类的样本。本文使用肺音生成的梅尔谱图作为特征,采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、VGGNet、Google Net、Res Net以及本文设计的基于VGGNet的细分类判别模型实现了对肺音的异常检测。实验证明,微调后的VGGNet的实验结果优于SVM、Google Net以及Res Net。而本文设计的基于VGGNet的细分判别特征集成网络能够显著提高啰音检测的敏感性。
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