【技术实现步骤摘要】
一种用于心音数据识别的方法、系统与设备
本申请涉及计算机数据
，尤其涉及一种用于心音数据识别的技术。
技术介绍
心音指由心肌收缩、心脏瓣膜关闭和血液撞击心室壁、大动脉壁等引起的振动所产生的声音，可在胸壁一定部位用听诊器听取。由于传统的听诊器的频响限制以及听诊者个体的听觉、经验、判断力等方面存在很大差异，主观性很强，从而影响了对心音识别的客观性。随着计算机技术及信号处理技术的不断进步，已实现采用数字听诊器获取心音数据，对心音数据的识别日益受到关注。特别是近年来随着深度学习网络在数据识别方面的应用，已出现利用计算机技术和深度学习网络对心音数据进行识别，但在识别的准确性方面、对硬件要求方面都存在需要改善的地方。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种用于心音数据识别的方法，以改善现有技术中对心音数据识别的技术问题。根据本申请的一个方面，提供了一种用于心音数据识别的方法，其中，所述方法包括：获取待识别心音数据；基于所述待识别心音数据，确定与所述待识别心音数据对应的特征数据，其中...
【技术保护点】
1.一种用于心音数据识别的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别心音数据；/n基于所述待识别心音数据，确定与所述待识别心音数据对应的特征数据，其中，所述特征数据是对所述待识别心音数据进行维度变换后获得的；/n将所述特征数据输入训练好的心音数据识别神经网络模型，以通过所述神经网络模型识别所述待识别心音数据中是否包含有杂音数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于心音数据识别的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别心音数据；
基于所述待识别心音数据，确定与所述待识别心音数据对应的特征数据，其中，所述特征数据是对所述待识别心音数据进行维度变换后获得的；
将所述特征数据输入训练好的心音数据识别神经网络模型，以通过所述神经网络模型识别所述待识别心音数据中是否包含有杂音数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别心音数据包括：
采集原始心音数据；
对所述原始心音数据预处理，以获取所述待识别心音数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述原始心音数据预处理，以获取所述待识别心音数据包括：
对所述原始心音数据进行降采样处理，以获得降采样后的心音数据；
将降采样后的心音数据进行分级分解处理，获得分解后的各级数据信号；
对分解后的各级数据信号进行门限滤波，并将门限滤波后的各级数据信号进行合并，以获取所述待识别心音数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在对降采样后的心音数据进行分级分解处理前，所述方法还包括：
对降采样后的心音数据进行小波基线矫正；
对矫正后的心音数据进行数据对齐操作。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别心音数据，确定与所述待识别心音数据对应的特征数据包括：
将所述待识别心音数据转化为梅尔频谱信号；
对所述梅尔频谱信号进行倒谱分析，以确定特征数据，其中，所述特征数据包括包络特征数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述心音数据识别神经网络模型采用CNN网络结构，包括：
3个卷积层；
2个全连层；
1个softmax分类层。
7.一种用于心音数据识别的系统，其特征在于，所述系统包括：
智能听诊器设备，用于采集原始心音数据，并将所述原始心音数据发送至用户终端设...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷浩，任泽华，
申请(专利权)人：上海宜硕网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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