【技术实现步骤摘要】
一种异常肺音检测方法及系统
本专利技术涉及生物医学信号检测
，尤其涉及一种异常肺音检测方法及系统。
技术介绍
随着现代医疗科技的快速发展，肺音信号分析作为肺部疾病诊断最主要的方法之一，已逐渐成为研究热点。肺音信号是人类呼吸过程所产生的一种声音信号，其变化可直接反应肺部生理、病理的变化。传统的肺音听诊检查结果易受医生的主观影响，且诊断结果的准确性主要依赖于医生的临床听诊经验和技能娴熟程度，无法满足对肺音异常检测的临床需求，以达到进一步的诊断治疗。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种异常肺音检测方法及系统，以异常肺音信号特征为参照依据，结合信号处理技术可为肺部初步自动化诊断研究提供较为准确的诊断结果。为了解决上述问题，本专利技术提出了一种异常肺音检测方法，所述方法包括：采集原始呼吸音信号，并基于小波变换法从所述原始呼吸音信号中分离出原始肺音信号；在所述原始肺音信号中插入N个罗音参考信号，得到待测肺音信号；对所述待测肺音信号进行时频特...
【技术保护点】
1.一种异常肺音检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集原始呼吸音信号，并基于小波变换法从所述原始呼吸音信号中分离出原始肺音信号；/n在所述原始肺音信号中插入N个罗音参考信号，得到待测肺音信号；/n对所述待测肺音信号进行时频特征提取，获取所述待测肺音信号所对应的整体时域谱图信号；/n识别所述整体时域谱图信号中所包含的所有峰值信息，并根据所述所有峰值信息的统计数量与出现时间，判断所述原始肺音信号的当前状态。/n
【技术特征摘要】
1.一种异常肺音检测方法，其特征在于，所述方法包括：
采集原始呼吸音信号，并基于小波变换法从所述原始呼吸音信号中分离出原始肺音信号；
在所述原始肺音信号中插入N个罗音参考信号，得到待测肺音信号；
对所述待测肺音信号进行时频特征提取，获取所述待测肺音信号所对应的整体时域谱图信号；
识别所述整体时域谱图信号中所包含的所有峰值信息，并根据所述所有峰值信息的统计数量与出现时间，判断所述原始肺音信号的当前状态。
2.根据权利要求1所述的异常肺音检测方法，其特征在于，所述基于小波变换法从所述原始呼吸音信号中分离出原始肺音信号包括：
基于所述原始呼吸音信号的频率范围，对所述原始呼吸音信号进行五级小波分解，形成五层呼吸音信号；
基于所述五层呼吸音信号中的每一层呼吸音信号所包含的所有采样数据，确定每一层呼吸音信号所利用到的阈值线；
基于每一层呼吸音信号所利用到的阈值线，将每一层呼吸音信号所包含的不稳定性采样数据进行剔除处理；
对处理后的五层呼吸音信号进行重构，得到原始肺音信号。
3.根据权利要求2所述的异常肺音检测方法，其特征在于，所述在所述原始肺音信号中插入N个罗音参考信号，得到待测肺音信号包括：
将所述原始肺音信号划分为N段肺音信号，并将N个罗音参考信号中的每一个罗音参考信号对应插入所述N段肺音信号中的一段肺音信号的起始端，得到待测肺音信号，即N段二次肺音信号；
记录所述待测肺音信号中所包含的所述N个罗音参考信号的原始出现时间范围。
4.根据权利要求3所述的异常肺音检测方法，其特征在于，所述对所述待测肺音信号进行时频特征提取，获取所述待测肺音信号所对应的整体时域谱图信号包括：
对所述N段二次肺音信号中的每一段二次肺音信号进行短时傅里叶变换处理，得到N个时频谱图信号；
对所述N个时频谱图信号中的每一个时频谱图信号进行频域积分处理，提取出所述N个时频谱图信号所对应的N个时域谱图信号，构成整体时域谱图信号。
5.根据权利要求4所述的异常肺音检测方法，其特征在于，所述识别所述整体时域谱图信号中所包含的所有峰值信息，并根据所述所有峰值信息的统计数量与出现时间，判断所述原始肺音信号的当前状态包括：
基于识别到所述整体时域谱图信号中所包含的所有峰值信息的统计数量等于N且N个峰值信息的出现时间均落在所述原始出现时间范围内，判断所述原始肺音信号处于正常状态；
基于识别到所述整体时域谱图信号中所包含的所有峰值信息的统计数量大于N且存在N个峰值信息的出现时间均落在所述原始出现时间范围内，判断所述原始肺音信号处于异常状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡波，
申请(专利权)人：广州联智信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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