專利名稱：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置及方法。
背景技術(shù)：
心音診斷是醫(yī)生用來檢測心臟疾病的重要手段，它具有心電不可超越的優(yōu)勢，但是剛畢業(yè)的大學(xué)生并不能根據(jù)心音做出比較準確的心音診斷結(jié)果，但是目前的心音診斷方法還是存在一定的缺陷，并不能滿足臨床的需要。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是為了解決上述問題，提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置及方法，它具有能夠比較準確識別心音類型的優(yōu)點。 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案
一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置，包括依次連接的心音采集裝置、預(yù)處理裝置、特征提取和選擇裝置、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別裝置。一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置所采用的工作方法，主要分為以下幾個工作步驟
步驟(I):通過心音采集裝置實現(xiàn)心音數(shù)據(jù)獲取心音的獲取主要包括數(shù)據(jù)采集、放大、濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換、采樣和量化；
步驟(2):通過預(yù)處理裝置實現(xiàn)心音信號的預(yù)處理對噪聲的預(yù)處理主要是為了消除一些生理信號的干擾；
步驟(3):通過特征提取和選擇裝置實現(xiàn)特征提取和選擇為了識別分類結(jié)果，需要對原始心音數(shù)據(jù)進行特征提取，這樣能提高效率，降低冗余；
步驟(4):通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別裝置實現(xiàn)心音的分類識別把不同的心音進行歸類識別，這個過程包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選擇和模型構(gòu)建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和心音信號的模式識別。本發(fā)明的有益效果
能夠?qū)崿F(xiàn)心音的準確識別，提高了識別率，抵制了醫(yī)生的主觀判斷。
圖I為本發(fā)明的方法流程 I、心音采集裝置，2、預(yù)處理裝置，3、特征提取和選擇裝置，4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別裝置.
具體實施例方式下面結(jié)合附圖與實施例對本發(fā)明作進一步說明。如圖I所示，一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置，包括依次連接的心音采集裝置
I、預(yù)處理裝置2、特征提取和選擇裝置3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別裝置4。一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置所采用的工作方法，主要分為以下幾個工作步驟
步驟(I):通過心音采集裝置I實現(xiàn)心音數(shù)據(jù)獲取心音的獲取主要包括數(shù)據(jù)采集、放大、濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換、采樣和量化；
步驟(2):通過預(yù)處理裝置2實現(xiàn)心音信號的預(yù)處理對噪聲的預(yù)處理主要是為了消除一些生理信號的干擾；
步驟(3):通過特征提取和選擇裝置3實現(xiàn)特征提取和選擇為了識別分類結(jié)果，需要對原始心音數(shù)據(jù)進行特征提取，這樣能提高效率，降低冗余；
步驟(4):通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別裝置4實現(xiàn)心音的分類識別把不同的心音進行歸類識另O，這個過程包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選擇和模型構(gòu)建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和心音信號的模式識別。上述雖然結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
進行了描述，但并非對本發(fā)明保護范 圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護范圍以內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置，其特征是，包括依次連接的心音采集裝置、預(yù)處理裝置、特征提取和選擇裝置、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別裝置。
2.如權(quán)利要求I所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置所采用的工作方法，其特征是，主要分為以下幾個工作步驟 步驟(I):通過心音采集裝置實現(xiàn)心音數(shù)據(jù)獲取心音的獲取主要包括數(shù)據(jù)采集、放大、濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換、采樣和量化； 步驟(2):通過預(yù)處理裝置實現(xiàn)心音信號的預(yù)處理對噪聲的預(yù)處理主要是為了消除一些生理信號的干擾； 步驟(3):通過特征提取和選擇裝置實現(xiàn)特征提取和選擇為了識別分類結(jié)果，需要對原始心音數(shù)據(jù)進行特征提取，這樣能提高效率，降低冗余； 步驟(4):通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別裝置實現(xiàn)心音的分類識別把不同的心音進行歸類識別，這個過程包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選擇和模型構(gòu)建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和心音信號的模式識別。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心音識別裝置及方法，包括依次連接的心音采集裝置、預(yù)處理裝置、特征提取和選擇裝置、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別裝置。識別方法主要分為以下幾個工作步驟步驟(1)心音數(shù)據(jù)獲取心音的獲取主要包括數(shù)據(jù)采集、放大、濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換、采樣和量化；步驟(2)心音信號的預(yù)處理步驟(3)特征提取和選擇為了識別分類結(jié)果，需要對原始心音數(shù)據(jù)進行特征提取，這樣能提高效率，降低冗余；步驟(4)心音的分類識別把不同的心音進行歸類識別，這個過程包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選擇和模型構(gòu)建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和心音信號的模式識別。本發(fā)明的有益效果能夠有效地給出心音識別結(jié)果，避免了醫(yī)生的主觀判斷。
文檔編號A61B5/00GK102934989SQ201210513990
公開日2013年2月20日 申請日期2012年12月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月5日
發(fā)明者隋聰 申請人:隋聰