【摘 要】
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肺音中存在大量生理信息,能反应人体内的异常情况,肺音听诊有助于病毒性肺炎的诊断。传统听诊方法具有无创且易于实施的优势,主要依赖于医生的多年临床经验,可能存在主观误差。为了迅速应对病毒性肺炎突发等情况,可通过计算机辅助诊断技术提高听诊的效率和准确性,但目前利用肺音建立的辅助诊断方法仍存在精度不够和应用范围受限等问题,因此需要更加优化的算法用于病毒性肺炎的临床诊断和评估。本文提出了一种基于肺音的智能辅
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肺音中存在大量生理信息,能反应人体内的异常情况,肺音听诊有助于病毒性肺炎的诊断。传统听诊方法具有无创且易于实施的优势,主要依赖于医生的多年临床经验,可能存在主观误差。为了迅速应对病毒性肺炎突发等情况,可通过计算机辅助诊断技术提高听诊的效率和准确性,但目前利用肺音建立的辅助诊断方法仍存在精度不够和应用范围受限等问题,因此需要更加优化的算法用于病毒性肺炎的临床诊断和评估。本文提出了一种基于肺音的智能辅助诊断方法,该方法首先对采集到的病毒性肺炎患者的肺音进行特征提取,然后利用神经网络构建分类模型,对患者病情严重程度进行诊断评估,包括普通型,严重型,危重型。本文的主要工作如下:（1）根据医生标注情况,整理形成病毒性肺炎患者肺音数据集,完成肺音信号预处理,利用五阶巴特沃斯带通滤波器滤除噪声,以10秒为单位切分肺音信号,从时域、频域和时频域多角度研究肺音信号特征。（2）针对病毒性肺炎患者的肺音进行特征提取,分别考虑了短时傅里叶变换、提取梅尔倒谱系数和小波变换三种方法,通过实验论证,最终将提取梅尔倒谱图作为本文工作中的特征提取算法。（3）采用GoogLeNet网络模型进行分类识别,并对该模型进行优化。设计搭建GoogLeNet-LSTM网络模型,深入分析梅尔倒谱图的空间特征和时间序列特征,提升网络模型的泛化能力,提高病情评估准确率。本文利用GoogLeNet-LSTM网络模型,对病毒性肺炎患者进行病情诊断评估,得出最佳诊断准确率为92.06%,与单网络相比,准确率提高了4.45%。本文相关实验结果表明,GoogLeNet-LSTM网络模型能有效支撑病毒性肺炎患者病情评估工作,起到辅助诊断作用。
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