[发明专利]一种基于肺音的新冠肺炎智能诊断系统和装置

说明书

本发明公开了一种基于肺音的新冠肺炎智能诊断系统和装置，属于生物医学信号处理技术领域。本发明首次提出基于肺音数据进行新冠肺炎智能诊断，由于肺音数据是通过听诊器式声学传感器，因此不具有放射性，费用低、无创性，操作简单，舒适性高，适用于基层医院及社区卫生中心；本发明采用两级神经网络进行新冠肺炎智能诊断，第一级神经网络用于分类正常和异常，第二级神经网络用于仅在一级分类结果为异常时启动，并将异常分类为不同临床分型结果，由于绝大部分人为非新冠患者，即非新冠患者远多于新冠患者，所以第二级神经网络只在较少的情况开启，因此，在相同的检测群体条件下，本发明相比于单级神经网络进行一次多分类，具有更高的群体检测效率。

技术领域

本发明属于生物医学信号处理技术领域，更具体地，涉及一种基于肺音的新冠肺炎智能诊断系统和装置。

背景技术

“临床分型”是指从临床发病特征或病理学变化的具体情况，将一病分成若干型，是治疗和死亡率的重要信息。目前中国疾病预防控制中心将新冠肺炎临床分型为“轻型、普通型、重型和危重型”，以加强对临床的分类指导，更好锁定病例，提升救治水平。

现有的新型冠状临床分型技术主要是依赖患者的临床症状、肺部CT影像和血液炎症标志物等检测。例如，清华大学等联合研发的“新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统”，该系统基于患者肺部CT影像、流行病史、检验学、临床特征，辅助感染科、呼吸科等临床医生快速评价病情、定量评估和预测患者病程进展，进而对患者实现更精准、高效的处置。该系统的临床分型模块，通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度，设有“排除-轻度疑似-重度疑似”等三级指令。

然而，这些方法具有放射性、费用昂贵、有创性、群体检测效率不够高等不足，且操作复杂、舒适性低、适用场景受限。基于目前新冠肺炎感染人数愈发增加的趋势，以及目前临床分型方式存在的局限性，研发出一种具有高群体检测效率、高能效的特点，适用于可穿戴等能量受限应用场景的新冠肺炎临床分型系统很有必要。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种基于肺音的新冠肺炎智能诊断系统和装置，其目的在于实现高群体检测效率、高能效、安全、无创、费用低、舒适度高、场景不受限的新冠肺炎智能诊断。

为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种基于肺音的新冠肺炎智能诊断系统，该系统包括：

预处理模块，用于对待检肺音数据进行预处理，获得预处理后的肺音数据；

时域和/或频域特征提取模块，用于对预处理后的肺音数据进行特征提取，获得肺音数据的时域和/或频域特征；

第一级神经网络模块，用于对肺音数据时域和/或频域特征进一步提取特征，获得肺音数据的高维特征；

诊断模块，用于将肺音数据的高维特征在特征降维之后输入至二分类器，获得待检肺音为正常或异常的诊断结果，当且仅当诊断结果为异常时，启动临床分型模块；

临床分型模块，用于将肺音数据的高维特征顺序输入至第二级神经网络模块和多分类器，获得新冠肺炎临床分型结果。

优选地，所述预处理模块包括：

分割模块，用于将待检肺音数据分割为若干等长的肺音片段，每个肺音片段至少包含一个呼吸周期。

有益效果：本发明对肺音数据进行分割，使得分割后的肺音片段等长，且至少包含一个呼吸周期，由于一般至少一个呼吸周期才可以包含完整的肺音的生理病理特征，且神经网络的输入需为固定长度的数据，从而便于后续高效的进行肺音生理病理特征信息提取。

优选地，所述时域和/或频域特征提取模块包括：

小波变换模块，用于对每个肺音片段进行离散小波变换，得到对应的时频域数据；