[发明专利]一种电子听诊器的肺部啰音人工智能实时分类方法、系统、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种电子听诊器的肺部啰音人工智能实时分类方法，其特征在于，包括：

步骤1.从电子听诊器启动肺音采集开始，实时读取采集通道中的数据到某缓存空间，当数据累积到2秒时长时，启动肺部啰音自动分类程序；

步骤2.对该2秒时长的数据块降采样到f_s＝8kHz，通过1个带通滤波器，并作归一化；对数据块预处理，若该数据块为第i个数据块，记该预处理后的数据块为向量x_i；

步骤3.计算数据向量x_i的对数梅尔滤波器组变换，表示为矩阵F_i；

步骤4.利用对数梅尔滤波器组变换结果矩阵F_i，计算出三个通道的数据矩阵△_i,0、△_i,1和△_i,2；

步骤5.将这三个通道的数据矩阵△_i,0、△_i,1和△_i,2各自归一化，输入一个预先搭建并训练好的卷积神经网络，该卷积神经网络的输出为四个概率值：该数据块中只存在湿啰音的概率p_i,c、该数据块中只存在喘鸣音的概率p_i,w、该数据块同时存在湿啰音与喘鸣音的概率p_i,cw、该数据块既不存在湿啰音与喘鸣音的概率p_i,Null，保存这四个概率值p_i＝[p_i,c,p_i,w,p_i,cw,p_i,Null]^T；

步骤6.当缓存空间中保存的数据时长达到3.9秒时，剔除前1.9秒数据，将剩下的2秒数据作为第i+1个数据块，回到步骤2；当缓存空间中保存的数据时长未达到3.9秒肺音采集就结束时，进入步骤7；

步骤7.若最终未保存任何数据块的概率值，输出为“无法判断是否存在啰音”；若最终共保存了N个数据块上的概率值p₁,p₂,...,p_N，利用这些概率值，输出“肺音中只存在湿啰音”、“肺音中只存在喘鸣音”、“肺音中同时存在湿啰音与喘鸣音”与“肺音中无啰音”四种状态中的一种，并给出该状态的概率值。

2.根据权利要求1所述的一种电子听诊器的肺部啰音人工智能实时分类方法，其特征在于，步骤2中所用的滤波器为Butterworth带通滤波器，通带为100Hz～1000Hz。

3.根据权利要求1所述的一种电子听诊器的肺部啰音人工智能实时分类方法，其特征在于，

步骤3中计算数据向量x_i的对数梅尔滤波器组变换矩阵F_i包括：

首先，计算x_i的短时傅里叶变换谱：将x_i分为M＝31段，每段包含N_FFT＝1024个采样点，段间交迭50％；令第m段数据表示为x_i,m(n),n＝0,1,...,N_FFT-1，则该段的快速傅里叶变换计算为其中h(n)为汉明窗；

然后，|Y_i,m(k)|²经由一个梅尔滤波器组滤波；该梅尔滤波器组包含Q＝29个梅尔频率域范围f_Mel(f)＝2959×log₁₀(1+f/700),f～[0,f_s/2]上均匀间距且50％交迭的三角形滤波器Ψ_q,q＝1,2,...,Q；梅尔滤波器组滤波后的结果为

最后，计算x_i的对数梅尔滤波器组变换矩阵F_i，其第q行m列的元素由下式给出：F_i[q,m]＝log[y_i,m(q)]。