[发明专利]基于深度学习的听诊器音频数据处理方法有效
| 申请号： | 201710022239.2 | 申请日： | 2017-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN106725401B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 潘帆;刘澄玉;郑定昌;黄珂 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | A61B5/022 | 分类号： | A61B5/022 |
| 代理公司： | 51254 成都拓荒者知识产权代理有限公司 | 代理人： | 邹凯 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的听诊器音频数据处理方法，包括：首先，采集音频数据，并对音频数据进行切分处理，通过切分对音频数据进行分帧；其次，采用深度学习方法对语音数据进行分类，然后，按照切分处理的顺序重组分类结果；最后，进行血压值映射，将分类结果转换为血压值。本专利提出的方法将血压值的测量简化为一个分类问题，采用应用最广泛的深度学习方法，来对采集到的听诊器音频数据进行分类，即判断听诊器数据中的信号，是或者不是柯式音信号。本发明提供的听诊器音频数据处理方法较为科学，测量结果较为精确、可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 自动 血压 测量方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的听诊器音频数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一，同步进行袖带压力信号和听诊器音频数据的采集，并对听诊器音频数据进行切分处理，通过切分对听诊器音频数据进行分帧；所述切分处理是以包含在袖带压力信号内的脉搏波信号作为参考，进行切分，以使得所述切分满足切分后的单帧数据包含一个完整的柯式音信号，且能把所有的有效柯式音信号全部切分到；/n步骤二，采用深度学习方法对听诊器音频数据进行分类，具体为：将每帧听诊器音频数据对比模板 文件，自动进行分类，即判断并标注该帧信号是否为柯氏音信号；使用大量采集到的柯氏音和非柯氏音样本，经标注后进行学习，从而得到所述模板 文件；/n步骤三，按照切分处理的顺序重组分类结果。/n
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