一种智能呼吸音分析诊断系统技术方案

本发明专利技术涉及声学数据分析技术领域，具体为一种智能呼吸音分析诊断系统，智能呼吸音分析诊断系统包括声音采集模块、信号增强模块、特征提取模块、肺心音分离模块、微变异分析模块、疾病标识识别模块、数据整合模块。本发明专利技术中，采用高灵敏度麦克风阵列、信号增强、小波变换等先进技术，精细捕捉并分析患者呼吸音的特征，尤其是通过肺心音分离与微变异分析技术，精确识别呼吸音中的微小变异和异常模式，为早期识别呼吸功能障碍提供了强有力的技术支撑，结合卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型，优化了肺心音的自动区分，增强了诊断数据的准确度和可靠性，减少人为判断的误差，提高疾病诊断的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及声学数据分析，尤其涉及一种智能呼吸音分析诊断系统。

技术介绍

1、声学数据分析
专注于利用声音数据进行信息提取、特征分析和模式识别，结合信号处理、机器学习、数据挖掘和声学原理，用于解析和理解声音文件中包含的复杂信息，广泛应用于多个行业和研究领域，包括但不限于医疗健康、环境监测、智能家居、安全防护和音频识别。在医疗健康领域，声学数据分析技术能够提供一种非侵入性、低成本的诊断方法，通过分析病人的声音特征来辅助疾病的诊断和监测，如呼吸音、心脏声音等，从而实现早期发现、早期诊断和疾病进展的监测。

2、智能呼吸音分析诊断系统是一种集成声学数据分析技术的医疗诊断工具，主要目的是利用先进的信号处理和机器学习算法，从病人的呼吸音中自动提取特征，分析和识别呼吸系统疾病的声学模式，旨在为医生提供一种高效、准确的辅助诊断手段，改善呼吸相关疾病的诊断流程，缩短诊断时间，降低误诊率，提高疾病诊断的准确性和效率，同时为患者提供更加便捷和安全的诊疗体验。

3、传统呼吸音分析方法在精确识别和处理呼吸音数据方面存在显著局限，依赖较为原始的声音分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能呼吸音分析诊断系统，其特征在于：所述智能呼吸音分析诊断系统包括声音采集模块、信号增强模块、特征提取模块、肺心音分离模块、微变异分析模块、疾病标识识别模块、数据整合模块；

2.根据权利要求1所述的智能呼吸音分析诊断系统，其特征在于：所述原始呼吸音数据包括差异呼吸阶段的声音波形、声音强度变化，所述清晰呼吸音信号包括采样频率和量化位数，所述呼吸音关键特征包括频率分布、声音持续时间、声音能量分布，所述呼吸音分离数据肺音的持续时间、心音的节律和频率，所述微变异指标集包括变异频率、变异强度、变异时间间隔，所述疾病预测结果具体为潜在疾病类型、关联疾病类型，所述综合健康数据概览包...

【技术特征摘要】

1.一种智能呼吸音分析诊断系统，其特征在于：所述智能呼吸音分析诊断系统包括声音采集模块、信号增强模块、特征提取模块、肺心音分离模块、微变异分析模块、疾病标识识别模块、数据整合模块；

2.根据权利要求1所述的智能呼吸音分析诊断系统，其特征在于：所述原始呼吸音数据包括差异呼吸阶段的声音波形、声音强度变化，所述清晰呼吸音信号包括采样频率和量化位数，所述呼吸音关键特征包括频率分布、声音持续时间、声音能量分布，所述呼吸音分离数据肺音的持续时间、心音的节律和频率，所述微变异指标集包括变异频率、变异强度、变异时间间隔，所述疾病预测结果具体为潜在疾病类型、关联疾病类型，所述综合健康数据概览包括疾病预测概览、关键变异特征、建议检查项目。

3.根据权利要求1所述的智能呼吸音分析诊断系统，其特征在于：所述声音采集模块包括声音定位子模块、信号录...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈娜，郝志梅，钱玉荣，张庆，王向贤，
申请(专利权)人：江苏睿博信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：