[发明专利]计算机设备、心音识别装置、方法、模型训练装置及存储介质

说明书

本申请涉及智能决策领域，综合了心音周期各阶段的局部特征以及心音信号的全局特征对心音信号进行识别，识别的准确度更高。具体公开了计算机设备、心音识别装置、方法、模型训练装置及存储介质；计算机设备包括存储器和处理器，处理器用于执行存储器存储的计算机程序并在执行计算机程序时实现：对获取的心音信号进行预处理；从预处理后的心音信号获取第一心音数据、收缩期数据、第二心音数据和舒张期数据；根据处理规则对第一心音数据、收缩期数据、第二心音数据和舒张期数据进行处理以获取局部特征；根据训练好的神经网络模型获取预处理后的心音信号的全局特征；基于训练好的心音识别模型，根据局部特征以及全局特征对心音信号的类型进行识别。

技术领域

本申请涉及健康检测技术领域，尤其涉及一种计算机设备、心音识别装置、方法、模型训练装置及存储介质。

背景技术

心音是声音信号的一种，其蕴含着有关人体健康状况的重要信息，通过提取这种信息并进行有效的识别能够实现客观的数字化心音听诊，从而能为患者提供可靠的诊断结果；因而心音图在心功能测定及某些心血管疾病的诊断具有独特的意义。

现有的心音识别或分类方法大致分为两类，基于传统机器学习的分类方法和基于神经网络学习的分类方法；其中，前者是基于手工提取的特征值学习，不能真实而全面地反映心音数据本质特征，而且对于整个心音周期提取特征值不能学习到精确有针对性的局部信息；而基于神经网络学习的分类方法，不仅面临学习深层网络的困难，而且需要大量的训练数据才能做到比浅层架构的性能有所改进，识别的准确度较低。

发明内容

本申请实施例提供一种计算机设备、心音识别装置、方法、模型训练装置及存储介质，综合了心音周期各阶段的局部特征以及心音信号的全局特征，识别的准确度更高。

第一方面，本申请提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现：

对获取的心音信号进行预处理；

从预处理后的心音信号获取第一心音数据、收缩期数据、第二心音数据和舒张期数据；

根据预设处理规则对所述第一心音数据、收缩期数据、第二心音数据和舒张期数据进行处理以获取局部特征；

根据训练好的神经网络模型获取所述预处理后的心音信号的全局特征；

基于训练好的心音识别模型，根据所述局部特征以及所述全局特征对所述心音信号的类型进行识别。

第二方面，本申请提供了一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现：

获取训练样本集，所述训练样本集包括若干作为训练样本的心音信号以及各所述心音信号的标注数据；

从所述心音信号获取第一心音数据、收缩期数据、第二心音数据和舒张期数据；

根据预设处理规则对所述第一心音数据、收缩期数据、第二心音数据和舒张期数据进行处理以获取局部特征；

根据训练好的神经网络模型获取所述心音信号的全局特征；

基于所述心音识别模型，根据所述局部特征以及所述全局特征对所述心音信号的类型进行识别以获取所述心音信号的预测数据；

根据所述心音信号的预测数据和标注数据调整所述心音识别模型的参数。

第三方面，本申请提供了一种心音识别装置，所述装置包括：

预处理模块，用于对获取的心音信号进行预处理；