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基于双通道卷积长短时记忆神经网络的肺音识别方法研究
【摘 要】
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肺音是人体呼吸时产生的一种生理信号,当肺音出现异常时往往预示着肺器官发生病变。但传统的肺音诊断方法,对于医生的经验和技术要求非常高,不便于大规模实施。因此,本文通过研究肺音信号的时序特征,使用神经网络实现肺音病理诊断,有效的降低了临床实施门槛。针对单一模型在肺音信号上不能同时获取空间信息和时序信息的缺陷,本文首先提出了单通道卷积长短时记忆神经网络算法(CNNLSTM),串行获取肺音数据的特征。该模
【出 处】
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广东技术师范大学
【发表日期】
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2021年01期
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