基于马赫-曾德光纤传感的儿童肺炎诊断系统

摘要：

目的:探索一种根据呼吸信号对儿童肺炎进行快速准确判别的方法，避免传统诊断时X射线产生的儿童癌症诱导性。方法:采用马赫-曾德光纤传感器搭建儿童肺炎呼吸信号（RSP）检测系统，依据儿童肺部啰音产生的振动信号，提取被监测者的RSP。通过离散余弦变换等预处理方法，进行信号压缩和去噪；通过Hilbert变换、自回归（AR）模型谱估计等信号处理方法，实现RSP的多特征提取；构建支持向量机（SVM）分类模型对采集的RSP进行分类。结果:所提出的方法对患肺炎与未患肺炎儿童RSP的分类准确率为94.41%，较以往方法提升较大。结论:基于光纤传感器的儿童肺炎诊断系统具有较高的检测准确率，有希望在临床中推广使用。

关键词：呼吸信号、儿童肺炎、支持向量机、分类准确率、F1分数

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资助基金：国家自然科学基金61804071、61701207;甘肃省自然科学基金20JR10RA614;兰州市城关区科技计划项目2021RCCX0031;甘肃省高等学校产业支撑计划项目2022CYZC-07;National Natural Science Foundation of China61804071, 61701207;Natural Science Foundation of Gansu Province20JR10RA614;Science and Technology Plan Project of Lanzhou Chengguan District2021RCCX0031;Gansu Provincial University Industry Support Plan Project2022CYZC-07

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：207-212