【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及有源噪声控制方法领域，尤其涉及一种临床应用场景下的肠鸣音识别方法。
技术介绍
1、肠鸣音是消化过程中肠道收缩推动液体和气体通过肠道不同部分时产生的声音。由于肠鸣音具有信号弱、背景噪声强、个体差异大以及随机性强等特点，且无法做到实时监测。
2、肠鸣音分类识别的主要任务解决如何在肠鸣音信号弱、背景噪声强、个体差异大以及随机性强的情况下有效识别有效信号的问题。在采集信号受到临床应用场景下各类噪声干扰时，输出端需将有效信号准确标识出来。
3、临床医生难以借助长时有效的肠鸣音监测开展疾病评估与诊断，极大地降低了肠鸣音的临床价值。现有肠鸣音检测方法大都非常依赖手工提取的信号特征，但由于肠鸣音的复杂性以及其他各类噪声的复杂性，手工特征提取到的特征往往是难以区分有效信号与噪声信号的。并且现有的大多数肠鸣音检测算法通常都是在少量选定的腹部记录数据集上进行评估的，其泛化性往往达不到实用要求。
4、因此，有必要提供一种临床应用场景下的肠鸣音识别方法解决上述技术问题。
技术实现思路<
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【技术保护点】
1.一种临床应用场景下的肠鸣音识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的临床应用场景下的肠鸣音识别方法，其特征在于，在步骤S2中，对采集到的数据进行降噪，对降噪过程进行梳理，在降噪系统中，设x(i)是噪声污染信号x(t)的采样版本，而s(i)和n(i)是“干净”信号s(t)和与信号不相关的加性随机噪声n(t)的采样版本：
3.根据权利要求2所述的临床应用场景下的肠鸣音识别方法，其特征在于，在步骤S2中，切片部分是将所采集到的长度不等的肠鸣音信号片段按时间序列同意切割为长度为1s长的片段；选取1s为片段长度的原因为考虑到肠鸣音...
【技术特征摘要】
1.一种临床应用场景下的肠鸣音识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的临床应用场景下的肠鸣音识别方法，其特征在于，在步骤s2中，对采集到的数据进行降噪，对降噪过程进行梳理，在降噪系统中，设x(i)是噪声污染信号x(t)的采样版本，而s(i)和n(i)是“干净”信号s(t)和与信号不相关的加性随机噪声n(t)的采样版本：
3.根据权利要求2所述的临床应用场景下的肠鸣音识别方法，其特征在于，在步骤s2中，切片部分是将所采集到的长度不等的肠鸣音信号片段按时间序列同意切割为长度为1s长的片段；选取1s为片段长度的原因为考虑到肠鸣音信号的最短有效信号的长度一般为30ms，1s的长度可以...
【专利技术属性】
技术研发人员：段降龙，刘思达，刘栋，吴云桦，师帅，张金，张金平，高德健，武曦，王冲，
申请(专利权)人：陕西省人民医院陕西省临床医学研究院，
类型：发明
国别省市：
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