[發(fā)明專利]一種基于肺音的新冠肺炎智能診斷系統(tǒng)和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110260028.9
• 申請(qǐng)日: 2021-03-10
• 公開（公告）號(hào): CN113081025B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王超;曾和松;朱紅玲;劉炳強(qiáng);賴金勝;溫子源;張建敏;吳加雋;余國(guó)義
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué);江漢大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B7/04
• 分類號(hào): A61B7/04;A61B5/00
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心 42201
• 代理人: 胡秋萍

1.一種基于肺音的新冠肺炎智能診斷系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景不受限，所述應(yīng)用場(chǎng)景包括可穿戴設(shè)備，包括：

預(yù)處理模塊，用于對(duì)待檢肺音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的肺音數(shù)據(jù)；

時(shí)域和/或頻域特征提取模塊，用于對(duì)預(yù)處理后的肺音數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得肺音數(shù)據(jù)的時(shí)域和/或頻域特征；

第一級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，用于對(duì)肺音數(shù)據(jù)時(shí)域和/或頻域特征進(jìn)一步提取特征，獲得肺音數(shù)據(jù)的高維特征，所述第一級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊結(jié)構(gòu)如下：1個(gè)CBR模塊和6個(gè)DSC模塊串聯(lián)；

診斷模塊，用于將肺音數(shù)據(jù)的高維特征在特征降維之后輸入至二分類器，獲得待檢肺音為正常或異常的診斷結(jié)果，當(dāng)且僅當(dāng)診斷結(jié)果為異常時(shí)，啟動(dòng)臨床分型模塊，所述診斷模塊結(jié)構(gòu)如下：1個(gè)CBR模塊、1個(gè)APFL模塊和Softmax激活函數(shù)串聯(lián)；

臨床分型模塊，用于將肺音數(shù)據(jù)的高維特征順序輸入至第二級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和多分類器，獲得新冠肺炎臨床分型結(jié)果，所述臨床分型模塊結(jié)構(gòu)如下：7個(gè)DSC模塊、1個(gè)APFL模塊和Softmax激活函數(shù)串聯(lián)；

其中，

所述CBR模塊依次包括：卷積層、批歸一化層和Relu激活函數(shù)；

所述DSC模塊依次包括：深度卷積層、批歸一化層、Relu激活函數(shù)、點(diǎn)卷積層、批歸一化層和Relu激活函數(shù)；

所述APFL模塊包括：平均池化層、展平層和全連接層。

2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)處理模塊包括：

分割模塊，用于將待檢肺音數(shù)據(jù)分割為若干等長(zhǎng)的肺音片段，每個(gè)肺音片段至少包含一個(gè)呼吸周期。

3.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述時(shí)域和/或頻域特征提取模塊包括：

小波變換模塊，用于對(duì)每個(gè)肺音片段進(jìn)行離散小波變換，得到對(duì)應(yīng)的時(shí)頻域數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)調(diào)整模塊，用于調(diào)整小波變換之后的不同長(zhǎng)度的頻帶數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，得到長(zhǎng)度相同的頻帶數(shù)據(jù)便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；

去噪模塊，用于對(duì)小波域數(shù)據(jù)進(jìn)行硬閾值法去噪，得到時(shí)域和/或頻域特征。

4.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)通過以下方式進(jìn)行訓(xùn)練：

(1)獲取肺音數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行分割和標(biāo)簽標(biāo)注，所述標(biāo)簽包括：正常、輕型、普通型、重型和危重型，按照一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；

(2)使用訓(xùn)練集中的訓(xùn)練樣本聯(lián)合訓(xùn)練第一級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、診斷模塊和臨床分型模塊；

(3)對(duì)計(jì)算出的二分類損失和多分類損失進(jìn)行加權(quán)，得到總損失；

(4)使用總損失進(jìn)行反向傳播來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置參數(shù)。

5.一種基于肺音的新冠肺炎智能診斷裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取原始肺音數(shù)據(jù)，并傳給如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的基于肺音的新冠肺炎智能診斷系統(tǒng)；

基于肺音的新冠肺炎智能診斷系統(tǒng)，用于對(duì)原始肺音數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷。

6.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括：

微型聽診器式聲學(xué)傳感器，用于記錄患者的肺音；

無線傳輸模塊，用于將肺音數(shù)據(jù)以數(shù)字波形文件傳輸?shù)叫鹿诜窝字悄茉\斷系統(tǒng)中構(gòu)建數(shù)據(jù)集。

7.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括：

電子聽診器，用于記錄患者多個(gè)部位的肺音；

傳輸模塊，用于將肺音數(shù)據(jù)以數(shù)字波形文件傳輸?shù)叫鹿诜窝字悄茉\斷系統(tǒng)中構(gòu)建數(shù)據(jù)集；

所述裝置還包括顯示模塊，用于顯示新冠肺炎智能診斷結(jié)果。