基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法技术

本发明专利技术为一种基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法，首先获取肺音信号，并对肺音信号进行降噪；将降噪后的肺音信号划分片段，肺音信号片段转换为梅尔语谱图，作为肺音识别模型的输入图像；然后，构建肺音识别模型；肺音识别模型包括潜在表示推断与生成网络、时频特征编码与解码器以及分类模块；其中，潜在表示推断与生成网络包括推断网络和生成网络，时频特征编码与解码器包括时频特征编码器和时频特征解码器，分类模块包括基于分支注意力的时频特征增强模块和基于语义映射的融合语义分类器；最后，对肺音识别模型进行训练，并将训练后的肺音识别模型用于肺音识别，得到预测标签。在分类模块中，通过通过精准划分已知类和未知类的判定边界，能够准确地将未知类别标记为“未知”或“其他”，实现开集肺音识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学图像处理中的肺音识别，具体是一种基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法。

技术介绍

1、肺部疾病主要包括哮喘、慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonarydisease,copd)和肺炎等，肺音是人体在呼吸过程中产生的一种声学信号，包含着丰富的生理和病理信息，因此通过肺音信号可以诊断肺部疾病。与胸部x光、肺动脉造影和动脉血气分析等技术相比，肺音听诊更经济、无创，但是因为肺音的频率范围超出了人耳的可接受范围，会增加医生漏诊的概率。同时，肺音听诊受医生主观因素的影响较大，例如个人经验、专业知识水平等，故可能导致误诊。通过肺音信号进行计算机辅助诊断可以一定程度上减轻医疗系统的负担，并减少漏诊和误诊。

2、在肺音识别领域，对已知类别的数据进行分类和识别，即闭集识别任务作为关键问题已经得到了长足发展。然而，随着现实场景中新类别的不断涌现以及数据分布的多样性，传统的闭集识别方法在处理未知类别时显得力不从心，因此开集识别应运而生，旨在解决传统闭集识别无法解决的未知类识别问题。开集识别不仅要求模型能够对已知类别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法，其特征在于，所述推断模块包括多个推断层，层间穿插过渡层，每个推断层由多个多分辨率交错网络层堆叠而成；生成模块为推断模块的逆网络，包括多个生成层，层间穿插过渡层，当前生成层的输出特征与对应位置的推断层的输出特征相加后输入到下一个生成层中。

3.根据权利要求1或2所述的基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法，其特征在于，第一步中，首先使用高通滤波器去除肺音信号中的环境噪声，得到滤波后的肺音信号；然后，对滤波后的肺音信号...

【技术特征摘要】

1.一种基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法，其特征在于，所述推断模块包括多个推断层，层间穿插过渡层，每个推断层由多个多分辨率交错网络层堆叠而成；生成模块为推断模块的逆网络，包括多个生成层，层间穿插过渡层，当前生成层的输出特征与对应位置的推断层的输出特征相加后输入到下一个生成层中。

3.根据权利要求1或2所述的基于变分自编码器和特征重构的肺音识别方法，其特征在于，第一步中，首先使用高通滤波器去除肺音信号中的环境噪声，得到滤波后的肺音信号；然后，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张敬业，石陆魁，司称勇，段声旺，赖沁本，高乙轩，苗春睿，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：