[發(fā)明專利]一種基于肺音的肺間質纖維化的數(shù)字化檢測分析裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410144327.6
• 申請日: 2014-04-11
• 公開（公告）號: CN103932733B
• 公開（公告）日: 2016-10-12
• 發(fā)明（設計）人: 畢玉田;何慶華;洪新;尹軍;田逢春;馮正權;高丹丹;朱新建
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍第三軍醫(yī)大學第三附屬醫(yī)院
• 主分類號: A61B7/04
• 分類號: A61B7/04
• 代理公司: 重慶志合專利事務所 50210
• 代理人: 胡榮琿

1.一種基于肺音的肺間質纖維化的數(shù)字化檢測分析方法，其特征在于包括以下步驟：

1）選取采集到的一個時段內的數(shù)字化肺音信號，該數(shù)字化肺音信號的采樣頻率為f；

2）對步驟1）中的數(shù)字化肺音信號進行歸一化處理;

3）對步驟2）中歸一化處理后的數(shù)字化肺音信號，采用Mallat正交小波變換快速算法進行小波分解，選擇小波基函數(shù)和小波分解層數(shù)j，將肺音信號分解為頻段不同的各個小波分解分量信號，各小波分解分量信號由相應的小波分解系數(shù)進行小波重構得到；

4）分別計算步驟3）中的各小波分解分量信號的信號特征，根據(jù)肺間質纖維化爆裂音信號主要分布頻段，判斷出各小波分解分量信號中與爆裂音信號主要分布頻段對應的幾個小波分解分量信號，并將這幾個小波分解分量信號的信號特征求和，即得到表征肺間質纖維化程度的指標；

5）將表征肺間質纖維化程度的指標與參照指標進行比較，即可得出肺間質纖維化的嚴重程度。

2.根據(jù)權利要求1所述的檢測分析方法，其特征在于，步驟2）中對肺音信號進行歸一化處理采用的公式為：???????????????????????????????????????????????，其中是歸一化處理前肺音數(shù)據(jù)的第i個數(shù)據(jù)，是歸一化處理前肺音數(shù)據(jù)的最小值，是歸一化處理前肺音數(shù)據(jù)的最大值，是歸一化處理前肺音數(shù)據(jù)的第i個數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權利要求1所述的檢測分析方法，其特征在于，步驟1）所述的數(shù)字化肺音信號的采樣頻率f為8000～10000Hz，如果該數(shù)字化肺音信號的采樣頻率不在8000～10000Hz，可以對該肺音數(shù)據(jù)進行重采樣到采樣頻率為9000Hz。

4.根據(jù)權利要求1所述的檢測分析方法，其特征在于，步驟1）所述的數(shù)字化肺音信號的分析時段應包含2個或2個以上呼吸周期。

5.根據(jù)權利要求4所述的檢測分析方法，其特征在于，所述數(shù)字化肺音信號的時間長度為8s-12s。

6.根據(jù)權利要求1所述的檢測分析方法，其特征在于，步驟3）所述的小波分解層數(shù)j≥5,第n層小波分解分量信號對應的高頻頻段Dn為：f/～f/，n為1，2，3…j。

7.根據(jù)權利要求1所述的檢測分析方法，其特征在于，步驟3）所述的小波基函數(shù)為dbN系列，3≤N≤5。

8.根據(jù)權利要求1所述的檢測分析方法，其特征在于，步驟4）所述的各小波分解分量信號的信號特征為標準差，若信號為，其標準差計算公式為：

其中，N是數(shù)組的個數(shù)，m是數(shù)組的均值，。

9.根據(jù)權利要求1所述的檢測分析方法，其特征在于，步驟4）所述的各小波分解分量信號的信號特征為能量，若信號為，其能量計算公式為：

其中，N是數(shù)組的個數(shù)，m是數(shù)組的均值，。