基于深度学习的肺音分类研究

作者：张乙鹏; 陈扶明^*; 孙文慧; 李川涛; 李楠

来源：中国医疗设备, 2023, 38(11): 155-160.

• 肺音信号
• 特征提取
• 深度学习
• 肺音分类

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。

• 单位
  甘肃中医药大学; 中国人民解放军第二军医大学; 中国人民解放军联勤保障部队第九四〇医院