[发明专利]一种基于深度学习和云平台的肺音特征分类系统及方法在审
| 申请号： | 201910918508.2 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110532424A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 刘满禄;赵子豪;张华;宋宇;张静;周建 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学;绵阳市人民医院 |
| 主分类号： | G06F16/65 | 分类号： | G06F16/65;G06F16/683;G06F16/28;G06N3/08;A61B7/00 |
| 代理公司： | 51229 成都正华专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 李亚男<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 621010 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和云平台的肺音特征分类系统及方法，系统包括肺音数据采集模块、数据预处理模块、语谱图图像数据获取模块、特征训练模块、特征分类模块和结果反馈模块。本发明可通过电子听诊器获取肺音，避免了人工听诊导致肺音特征获取不准确、X胸透诊断法和CT诊断法伤身的问题，本发明可以实现无主观性的获取肺音的特征，为医师提供肺音特征数据，便于医师进行后续的诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 肺音 特征分类 数据预处理模块 医师 结果反馈模块 数据采集模块 特征训练模块 图像数据获取 听诊 电子听诊器 特征获取 特征数据 云平台 主观性 胸透 诊断 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习和云平台的肺音特征分类系统，其特征在于，包括肺音数据采集模块、数据预处理模块、语谱图图像数据获取模块、特征训练模块、特征分类模块和结果反馈模块；/n所述肺音数据采集模块，用于采集不同年龄段已知肺音特征的肺音音频数据；用于采集待分类肺音特征的肺音音频数据及年龄信息；/n所述数据预处理模块，用于对肺音音频数据进行杂音过滤预处理，分别得到预处理后的不同年龄段已知肺音特征的肺音音频数据，和预处理后的待分类肺音特征的肺音音频数据；/n所述语谱图图像数据获取模块，用于对预处理后肺音音频数据进行语谱图处理，分别获取不同年龄段已知肺音特征的语谱图图像数据，和待分类肺音特征的语谱图图像数据；/n所述特征训练模块，用于建立数据库、搭建云平台并在云平台上建立深度学习网络，将不同年龄段已知肺音特征的语谱图图像数据及其对应的肺音特征作为深度学习网络的训练数据进行分类训练，获取训练后的深度学习网络；/n所述特征分类模块，用于将待分类肺音特征的语谱图图像数据及年龄信息作为最新训练后的深度学习网络的输入，通过最新训练后的深度学习网络对该肺音的特征进行分类；/n所述结果反馈模块，用于将输出特征分类模块所得到的分类结果保存至数据库并输出；根据专家系统获取该待分类肺音特征的肺音的真实肺音特征，并将该待分类肺音特征的肺音数据、年龄信息及其肺音特征作为训练数据对当前深度学习网络进行再训练，得到新的训练后的深度学习网络。/n
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