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[發明專利]腸鳴音的識別方法、裝置、存儲介質及計算機設備在審

專利信息
申請號: 202110397013.7 申請日: 2021-04-13
公開(公告)號: CN115206347A 公開(公告)日: 2022-10-18
發明(設計)人: 郭天學 申請(專利權)人: 浙江荷清柔性電子技術有限公司
主分類號: G10L25/66 分類號: G10L25/66;G10L25/03;G10L25/24;G10L25/30;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 代理人: 王萌
地址: 310018 浙江省杭州市經濟技術開發*** 國省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關鍵詞: 腸鳴音 識別 方法 裝置 存儲 介質 計算機 設備
【說明書】:

本公開提出一種腸鳴音的識別方法、裝置、存儲介質及計算機設備,該方法包括獲取待識別的腸鳴音信號,對待識別的腸鳴音信號進行特征提取,得到時域特征、頻域特征以及倒譜域特征;將時域特征、頻域特征及倒譜域特征分別輸入到訓練好的第一深度網絡模型、第二深度網絡模型及第三深度網絡模型,得到對應的第一識別結果、第二識別結果及第三識別結果;根據第一識別結果、第二識別結果及第三識別結果,確定目標識別結果。通過本公開能夠有效提升腸鳴音識別的準確性,提升腸鳴音識別效果,使得腸鳴音識別結果具有較好的可參考性。

技術領域

本公開涉及計算機設備技術領域,尤其涉及一種腸鳴音的識別方法、裝置、存儲介質及計算機設備。

背景技術

腸鳴音是一種能夠反映人體腸道狀況的生物信號,對于腸鳴音的識別能夠對腸道疾病的診斷以及術后恢復提供參考和幫助。然而,由于腸鳴音信號噪聲大、信號弱、隨機性強以及個體差異較大等特點,腸鳴音的識別工作是一項較為困難的工作。

相關技術中,通常采用時頻分析、模板匹配法和深度網絡法等識別腸鳴音。

這些方式下,受限于腸鳴音的特點,識別準確率并不高,從而不具有較好的可參考性。

發明內容

本公開旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

為此,本公開的目的在于提出一種腸鳴音的識別方法、裝置、存儲介質及計算機設備,能夠有效提升腸鳴音識別的準確性,提升腸鳴音識別效果,使得腸鳴音識別結果具有較好的可參考性。

為達到上述目的,本公開第一方面實施例提出的腸鳴音的識別方法,包括:獲取待識別的腸鳴音信號,對所述待識別的腸鳴音信號進行特征提取,得到時域特征、頻域特征以及倒譜域特征;將所述時域特征、所述頻域特征及所述倒譜域特征分別輸入到訓練好的第一深度網絡模型、第二深度網絡模型及第三深度網絡模型,得到對應的第一識別結果、第二識別結果及第三識別結果;根據所述第一識別結果、所述第二識別結果及所述第三識別結果,確定目標識別結果。

本公開第一方面實施例提出的腸鳴音的識別方法,通過獲取待識別的腸鳴音信號,對待識別的腸鳴音信號進行特征提取,得到時域特征、頻域特征以及倒譜域特征,并將時域特征、頻域特征及倒譜域特征分別輸入到訓練好的第一深度網絡模型、第二深度網絡模型及第三深度網絡模型,得到對應的第一識別結果、第二識別結果及第三識別結果,以及根據第一識別結果、第二識別結果及第三識別結果,確定目標識別結果,能夠有效提升腸鳴音識別的準確性,提升腸鳴音識別效果,使得腸鳴音識別結果具有較好的可參考性。

為達到上述目的,本公開第二方面實施例提出的腸鳴音的識別裝置,包括:提取模塊,用于獲取待識別的腸鳴音信號,對所述待識別的腸鳴音信號進行特征提取,得到時域特征、頻域特征以及倒譜域特征;識別模塊,用于將所述時域特征、所述頻域特征及所述倒譜域特征分別輸入到訓練好的第一深度網絡模型、第二深度網絡模型及第三深度網絡模型,得到對應的第一識別結果、第二識別結果及第三識別結果;確定模塊,用于根據所述第一識別結果、所述第二識別結果及所述第三識別結果,確定目標識別結果。

本公開第二方面實施例提出的腸鳴音的識別裝置,通過獲取待識別的腸鳴音信號,對待識別的腸鳴音信號進行特征提取,得到時域特征、頻域特征以及倒譜域特征,并將時域特征、頻域特征及倒譜域特征分別輸入到訓練好的第一深度網絡模型、第二深度網絡模型及第三深度網絡模型,得到對應的第一識別結果、第二識別結果及第三識別結果,以及根據第一識別結果、第二識別結果及第三識別結果,確定目標識別結果,能夠有效提升腸鳴音識別的準確性,提升腸鳴音識別效果,使得腸鳴音識別結果具有較好的可參考性。

本公開第三方面實施例提出的非臨時性計算機可讀存儲介質,當所述存儲介質中的指令由計算機設備的處理器被執行時,使得計算機設備能夠執行本公開第一方面實施例提出的腸鳴音的識別方法。

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