[1]苌飞霸,尹军,何庆华,等.病理性肺音信号的分析识别方法[J].中国医学物理学杂志,2016,33(7):739-742.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.07.020]
 [J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(7):739-742.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.07.020]
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病理性肺音信号的分析识别方法()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
33卷
期数:
2016年7期
页码:
739-742
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2016-07-20

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X(2016)07-0739-04
作者:
苌飞霸1尹军1何庆华2毕玉田2
1. 第三军医大学大坪医院野战外科研究所医学工程科,重庆400042;2. 第三军医大学大坪医院野战外科研究所创伤烧伤复合伤 国家重点实验室,重庆400042
关键词:
肺音信号短时傅里叶变换小波分析识别高阶谱分析法综述
分类号:
R318.6
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2016.07.020
文献标志码:
A
摘要:
目的:通过研究肺音与肺部疾病的内在联系,分析识别肺音信号的特征值,为人体肺部器官的器质和功能性病变 等肺部急性病诊断提供重要依据。方法:对病理性肺音分类及肺音检测系统中肺音信号噪声干扰的来源进行阐述,并对 目前存在的短时傅里叶变换、小波分析识别、高阶谱分析法等病理性肺音分析识别方法的优缺点进行归纳总结。结果: 短时傅里叶变换应用于肺音信号分析识别降低了对肺音信号平稳性的要求;小波分析识别是典型的肺音分析识别方法, 对肺音中混入的心音等非相同频率段噪声的消除效果较好;高阶谱分析有效地抑制高斯噪声的同时保留了肺音信号的相 位特性,且能提取同类肺音信号模式特征的相似性和异类肺音信号模式特征的差异性。结论:完善的肺音信号分析识别 方法,对于肺部病理性肺音的特征提取及完整的系统肺音特征参数数据库建立,以及对于肺部疾病相关基础研究及临床 诊断与数据统计日益显示出重要性。肺音信号分析识别在临床上具有重要的研究价值,通过本文的综述对借助于肺音信 号特征值检查人体肺部病理信息具有重要的借鉴意义。

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2016-02-19 【基金项目】重庆市科委国际科技合作项目(cstc2012gg-gjhz0023) 【作者简介】苌飞霸,男,硕士,研究方向:生物医学信号检测、传输及信息编码技术,E-mail:chang573788260@163.com 【通信作者】毕玉田,男,副主任医师,副教授,研究方向:内科学(呼吸系病),E-mail:biyutian2@163.com
更新日期/Last Update: 2016-07-22