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基于单导肺音信号的呼吸气相识别
1
作者
郑燕娇
钱翔
+2 位作者
周一平
张卫星
叶大田
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第12期2136-2140,共5页
为进行不用测量气流的自动肺音识别,提出了一种基于单导肺音信号的呼吸气相检测算法。在肺音平均功率谱上定位出吸气顶点和呼吸气相切换点。通过吸气顶点,来判断气相模式,为肺音特征分析提供时域定位标准。经37例实验数据验证,结果表明...
为进行不用测量气流的自动肺音识别,提出了一种基于单导肺音信号的呼吸气相检测算法。在肺音平均功率谱上定位出吸气顶点和呼吸气相切换点。通过吸气顶点,来判断气相模式,为肺音特征分析提供时域定位标准。经37例实验数据验证,结果表明:全自动模式下正常肺音分相准确率为85.7%,半自动模式下的准确率达92.3%。该算法可有效地识别呼吸气相,可简化肺音研究。
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关键词
呼吸相识别
肺音
吸气顶点
气
相
切换点
原文传递
题名
基于单导肺音信号的呼吸气相识别
1
作者
郑燕娇
钱翔
周一平
张卫星
叶大田
机构
清华大学生物医学工程系
清华大学深圳研究生院生物医学工程研究中心
广东医学院附属福田人民医院
北京大学深圳医院
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第12期2136-2140,共5页
基金
国家"十一五"规划支撑项目(2006BAC07B01)
文摘
为进行不用测量气流的自动肺音识别,提出了一种基于单导肺音信号的呼吸气相检测算法。在肺音平均功率谱上定位出吸气顶点和呼吸气相切换点。通过吸气顶点,来判断气相模式,为肺音特征分析提供时域定位标准。经37例实验数据验证,结果表明:全自动模式下正常肺音分相准确率为85.7%,半自动模式下的准确率达92.3%。该算法可有效地识别呼吸气相,可简化肺音研究。
关键词
呼吸相识别
肺音
吸气顶点
气
相
切换点
Keywords
respiratory phase detections lung sounds inspiration peaks
phase transition points
分类号
R318.13 [医药卫生—生物医学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单导肺音信号的呼吸气相识别
郑燕娇
钱翔
周一平
张卫星
叶大田
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
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