【摘 要】
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心血管疾病和呼吸系统疾病已经成为危害人类生命健康最严重的病种之一,国内外发病率也不断攀升。在心血管疾病和呼吸系统疾病的早期及时进行疾病干预是最有效的手段,而心肺音听诊是及时发现这些病症的有效手段,且心肺音听诊相较其他手段拥有更快捷、更安全、成本低等优点,然而目前听诊只能由专业的医生实施,导致人们不能及时发现自身的问题并及时就医。本文利用深度学习技术和声音处理技术分析心肺音听诊信号,并开发较为准确高
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心血管疾病和呼吸系统疾病已经成为危害人类生命健康最严重的病种之一,国内外发病率也不断攀升。在心血管疾病和呼吸系统疾病的早期及时进行疾病干预是最有效的手段,而心肺音听诊是及时发现这些病症的有效手段,且心肺音听诊相较其他手段拥有更快捷、更安全、成本低等优点,然而目前听诊只能由专业的医生实施,导致人们不能及时发现自身的问题并及时就医。本文利用深度学习技术和声音处理技术分析心肺音听诊信号,并开发较为准确高效的听诊信号识别系统,实现人们在家就能进行预听诊,提醒人们及时就医,对于疾病的及时发现具有重要的现实意义。论文的主要工作如下:（1）提出基于BGDHMM（Bidirectional Gated Recurrent Unit-Duration dependent Hidden Markov Model）的心肺音分离方法。首先将特征提取过程中的短时傅里叶变换改进为编码器,信号重构过程中的短时傅里叶逆变换改进为解码器,并构造具有多个子模型的Bi GRU分离模型,分离模型以自适应的方式对多个子模型的输出结果进行加权求和,得到最优结果,使用分离模型将心肺音混合信号初步分离为心音信号和肺音信号;然后使用DHMM分割模型将心音信号分割为基础心音和非基础心音,进而对基础心音和非基础心音使用分离模型进行细节分离。实验结果表明,该方法较常用方法能有效提升心肺音分离的性能。（2）提出基于CNN-Bi GRU（Convolutional Neural Network-Bidirectional Gated Recurrent Unit）的心肺音分类模型。在CNN中使用一维卷积核,保留输入特征的时间维度交给Bi GRU提取,充分利用到CNN提取空间特征和Bi GRU提取时间特征的优势;针对样本不足的问题,对心音信号和肺音信号进行数据样本增强;然后提取梅尔频率倒谱系数作为模型的输入特征;根据CNN激活函数的优缺点并选择适合的激活函数;构建CNN-Bi GRU模型并训练得出分类结果。实验结果表明,该模型能有效提升心肺音分类的性能。（3）基于上述研究,并结合医院对听诊信号识别系统的实际需求,实现包括用户管理、心肺音分离和分类、病历管理等功能的听诊信号识别系统。
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