【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，具体涉及一种基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法。
技术介绍
1、随着工业化和环境污染的加剧，呼吸系统疾病如慢性阻塞性肺病(copd)、哮喘和间质性肺病等的发病率显著增加。这些疾病导致肺部通气功能受损，影响患者的日常生活和生存质量。在肺功能障碍的识别中，数学方法的应用越来越受到重视。小波分析作为一种有效的信号处理工具，能够在时间与频率两个维度上对信号进行分析，从而提取出具有实际意义的信息。通过引入经参数化的系统构建无条件基，可以为肺功能报告数据的分析提供新的工具。这种方法不仅能处理基础的生理信号，还能扩展到更复杂的再生核希尔伯特空间和再生核巴拿赫空间的分析，从而为肺功能障碍的诊断提供支持。
2、当前的肺功能识别方法普遍存在以下几个缺陷：
3、缺乏适应性方法：现有技术大多依赖于特定的小波基或选择性算法，这些方法在面对多样化的肺功能数据时，往往缺乏灵活性和准确性。
4、计算复杂性高：复杂的小波算法和模型的使用，使得实时数据分析变得极为困难，无法满足临床应
【技术保护点】
1.一种基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括步骤如下：
2.根据权利要求1所述基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法，其特征在于，所述对指标数据进行预处理为对指标数据进行处理缺失值、去除异常值、规范化处理、统一数值范围中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法，其特征在于，所述对图像部分进行预处理为数据裁剪、归一化处理、数据增强处理中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述基于小波的贪婪算法同神...
【技术特征摘要】
1.一种基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括步骤如下：
2.根据权利要求1所述基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法，其特征在于，所述对指标数据进行预处理为对指标数据进行处理缺失值、去除异常值、规范化处理、统一数值范围中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法，其特征在于，所述对图像部分进行预处理为数据裁剪、归一化处理、数据增强处理中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法，其特征在于，所述神经网络模型为使用深度学习框架构建restnet神经网络模型、使用rnn单元、长短期记忆网络和门控循环单元构建restnet神经网络模型、或transformer神经网络模型中的一种。
5.根据权利要求4所述基于小波的贪婪算法同神经网络结合用于构建肺功能障碍识别模型的方法，其特征在于，当所述神经网络模型使用深度学习框架构建restnet神经...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩子天，钱涛，李玄锋，杨海波，
申请(专利权)人：澳门科技大学，
类型：发明
国别省市：
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