[发明专利]喘鸣音检测装置和方法

说明书

技术领域

本发明涉及生物医学信号处理技术领域，尤其涉及喘鸣音检测装置和方法。

背景技术

随着生物医学信号处理技术的不断发展，其应用领域日益广泛，如异常心肺音检测、肺部气流成像等。近年来随着空气污染和其他环境因素，呼吸系统疾病患病率持续增长,肺部疾病诊断得到了更多的关注。其中，喘鸣音是一种常见的肺部异常音,与慢性阻塞性肺疾病、哮喘等肺部疾病密切相关。目前，临床医学对喘鸣音的诊断主要依靠听诊，这取决于医生的听诊技术和临床经验，主观性较强。

为此，采用信号处理技术客观地检测喘鸣音具有重要意义。目前，采用信号处理技术检测喘鸣音主要包含两种方法：时频分析和模式识别。其中，采用模式识别技术进行检测需要大量患者数据进行训练。采用时频分析技术进行检测中，目前采用较多的方法有以下几种：基于峰值的检测、基于能量特性的检测、基于熵的检测、基于音调持续时间的检测等。但是目前大部分方法，其检测过程较为复杂，计算量较大，限制了实时性、便携型设备的发展。

发明内容

本发明提供一种喘鸣音检测装置和方法，可以提高喘鸣音检测的准确度。

第一方面，提供了一种喘鸣音检测装置，所述装置包括：

时频分析单元，用于对肺音信号进行时频变换，根据时频变换后的信号得到肺音的幅度谱或功率谱信号；

大信号检测单元，用于对所述时频分析单元获得的幅度谱或功率谱信号分频带与每个频带内的第一阈值比较，得到大信号；

分组单元，用于对所述大信号检测单元得到的大信号进行分组，得到分组大信号；

时长检测判断单元，用于对所述分组单元获得的分组大信号的每个分组进行时长检测并与第二阈值进行比较，去除时长小于第二阈值的分组大信号，保留时长大于等于第二阈值的分组大信号；

谐波数检测判断单元，用于对所述时长检测判断单元得到的分组大信号的每个时间窗内的分组大信号进行谐波数检测并判断，删除谐波数大于第三阈值的分组大信号，保留谐波数小于等于第三阈值的分组大信号，得到最终分组大信号；

特征值计算单元，用于根据所述谐波数检测判断单元得到的最终分组大信号的能量和时长计算特征值；

喘鸣音判定单元，用于当所述特征值计算单元得到的特征值小于等于第四阈值时判定所述肺音信号为正常肺音，当所述特征值计算单元得到的特征值大于第四阈值时判定所述肺音信号为喘鸣音。

第二方面，提供了一种喘鸣音检测方法，所述方法包括：

对肺音信号进行时频变换，根据时频变换后的信号得到肺音的幅度谱或功率谱信号；

对获得的幅度谱或功率谱信号分频带与每个频带内的第一阈值比较，得到大信号；

对所述大信号进行分组，得到分组大信号；

对所述分组大信号的每个分组进行时长检测并与第二阈值进行比较，去除时长小于第二阈值的分组大信号，保留时长大于等于第二阈值的分组大信 号；

对所述分组大信号的每个时间窗内的分组大信号进行谐波数检测并判断，删除谐波数大于第三阈值的分组大信号，保留谐波数小于等于第三阈值的分组大信号，得到最终分组大信号；

根据所述最终分组大信号的能量和时长计算特征值；

当所述特征值小于等于第四阈值时判定所述肺音信号为正常肺音，当所述特征值计算单元得到的特征值大于第四阈值时判定所述肺音信号为喘鸣音。

本发明实施例中，首先对肺音信号进行时频变换得到肺音随时间变化的频域信号，并对随时间变化的频域信号分频段进行大信号检测，然后基于哈斯效应对大信号进行分组、时长检测判断、谐波数检测判断、特征值计算以及喘鸣音判定，通过信号处理技术客观地给出检测结果，检测准确度较高，具有良好的应用前景。

附图说明

图1为本发明实施例中的喘鸣音检测装置结构框图；

图2为本发明实施例中的喘鸣音检测方法流程图；

图3为本发明实施例中的分组标记示意图(注：其中，a/b/c中L-s表示Large-signal)。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。