摘要
本发明涉及呼吸肺音识别技术领域,具体是一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别方法及系统。本申请提供一种用于临床护理的呼吸肺音辅助识别方法及系统,通过生成式数据增强与跨模态迁移解决肺音信号中数据稀缺、噪声干扰复杂及跨设备泛化能力不足的技术问题,结合自监督对比学习与因果特征发现,实现多源信号特征融合与噪声鲁棒性提升,动态适应实时噪声环境,突破传统方法依赖标注数据、特征提取易受混杂噪声影响的局限性,构建从合成数据生成、跨模态对齐到因果驱动决策的全链路闭环系统,有效提升临床肺音分析的准确性及临床适用性。
技术关键词
辅助识别方法
解剖学特征
条件生成对抗网络
噪声鲁棒性
多源特征
辅助识别系统
信号频域特征
跨模态
噪声样本
噪声功率谱密度
数据
时序特征
分布特征
模块
动态
时域掩蔽
生成鲁棒
更新模型参数
影像
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场景生成方法
条件生成对抗网络
生成框架
电压越限风险
综合风险指标
路侧设备
移动式
粒子群优化算法
多源特征
感知调节系统
条件生成对抗网络
金融服务系统
金字塔结构
图像重建方法
神经网络模型
智能监测系统
多模态数据融合
病床
IEEE1588v2协议
空间坐标系建立方法
茶叶品种
轻量化神经网络
检测环境光照
识别系统
品种识别