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心肺音分离方法研究进展
1
作者 孙文慧 陈扶明 +2 位作者 张乙鹏 李川涛 李楠 《中国医疗设备》 2024年第3期154-159,共6页
听诊是诊断心血管和呼吸系统疾病最有效的方法。为了达到准确诊断的目的,设备必须能够识别各种临床情况下的心肺音。然而,记录的胸腔声音通常为心肺音混合信号。因此,将心肺音混合信号分离对于医生听诊至关重要。本文介绍了心音信号和... 听诊是诊断心血管和呼吸系统疾病最有效的方法。为了达到准确诊断的目的,设备必须能够识别各种临床情况下的心肺音。然而,记录的胸腔声音通常为心肺音混合信号。因此,将心肺音混合信号分离对于医生听诊至关重要。本文介绍了心音信号和肺音信号的频率范围和信号特征,综述了目前心肺音分离方法的研究进展,阐述了现有各种心肺音分离方法的优缺点,指出了选取一种合适的心肺音分离算法来分离心肺音对辅助医疗的重要意义。 展开更多
关键词 心肺音分离 心音信号 肺音信号 深度学习
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适用于智能听诊的心肺音、心电同步采集设备设计与研制 被引量：3
2
作者 王志 陈始圆 +3 位作者 陆嘉文 季云峰 陈扶明 李川涛 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2023年第3期361-368,共8页
基于现有听诊器不具备心肺音、心电同时采集的功能,设计一款完备的新型双模心肺音、心电同步采集设备。采用精密微弱信号放大技术实现音频的无损放大,采用高输入阻抗设计实现心电的单电极采集,采用高保真SJR-BTM870-B蓝牙模块实现双模... 基于现有听诊器不具备心肺音、心电同时采集的功能,设计一款完备的新型双模心肺音、心电同步采集设备。采用精密微弱信号放大技术实现音频的无损放大,采用高输入阻抗设计实现心电的单电极采集,采用高保真SJR-BTM870-B蓝牙模块实现双模音频无损传输。最后实验结果表明,该研制设备具有重要的临床应用价值和科研价值。 展开更多
关键词 电子听诊器 心肺音 心电 音频放大 蓝牙传输
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基于深度学习的肺音分类研究 被引量：3
3
作者 张乙鹏 陈扶明 +2 位作者 孙文慧 李川涛 李楠 《中国医疗设备》 2023年第11期155-160,共6页
肺部疾病对人类健康和生命安全有重大的影响,肺部出现异常是肺部疾病的直接反应,对肺音的研究在临床诊断中有重要的意义。随着电子听诊技术的不断发展,现代肺音的特征提取和分类技术也得到进一步研究。目前,肺音分类的研究是将信号分析... 肺部疾病对人类健康和生命安全有重大的影响,肺部出现异常是肺部疾病的直接反应,对肺音的研究在临床诊断中有重要的意义。随着电子听诊技术的不断发展,现代肺音的特征提取和分类技术也得到进一步研究。目前,肺音分类的研究是将信号分析和深度学习算法相结合,以提升辅助电子听诊器的实际应用。本文旨在对肺音的概念进行阐述,并分析肺音分类的发展现状以及肺音分类技术存在的不足,以期对肺音分类技术未来的研究方向和应用发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 肺音信号 特征提取 深度学习 肺音分类
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心音智能听诊技术的研究现状与应用展望 被引量：1
4
作者 王志 张菲菲 +4 位作者 陈始圆 陈扶明 袁履凡 季云峰 李川涛 《软件导刊》 2023年第7期212-219,共8页
心血管疾病(CVD)已成为人类健康最大的威胁之一,因此准确检测早期病情对降低心血管疾病的死亡率具有至关重要的意义。电子听诊、远程听诊和智能听诊的需求日益增加,通过回顾性研究现阶段电子听诊器及智能听诊算法在心脏疾病诊断的研究... 心血管疾病(CVD)已成为人类健康最大的威胁之一,因此准确检测早期病情对降低心血管疾病的死亡率具有至关重要的意义。电子听诊、远程听诊和智能听诊的需求日益增加,通过回顾性研究现阶段电子听诊器及智能听诊算法在心脏疾病诊断的研究和应用,较为全面地列举了现有电子听诊器及心音数据库,归纳了心音智能听诊亟需解决的一些关键技术,在算法方面为提升智能听诊准确率提供建议,还对电子听诊和智能听诊的发展方向提供建议。 展开更多
关键词 心脏疾病 心音 智能听诊 电子听诊器 深度学习 机器学习
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基于Matlab深度学习的智能听诊系统应用程序开发 被引量：1
5
作者 陆嘉文 陈始圆 +3 位作者 袁履凡 陈扶明 谢长勇 李川涛 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2023年第5期602-608,共7页
提出一种基于Matlab APP Designer的深度学习智能听诊软件系统,该软件系统配套隔离式无线电子听诊设备与内置的谷歌网络深度学习模型,实现了对患者心肺音的可视化听诊、听诊数据的存储、呼吸音的智能分类、远程听诊与教学听诊,并在医院... 提出一种基于Matlab APP Designer的深度学习智能听诊软件系统,该软件系统配套隔离式无线电子听诊设备与内置的谷歌网络深度学习模型,实现了对患者心肺音的可视化听诊、听诊数据的存储、呼吸音的智能分类、远程听诊与教学听诊,并在医院进行了试用。试用结果表明该软件操作简单,心肺音数据显示清晰,在医院及医疗条件薄弱单位具有很强的实用价值和应用推广前景。 展开更多
关键词 深度学习 APP Designer 可视化听诊 谷歌网络
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