摘要
本发明涉及音频信号处理技术领域。提供一种声音预测肺结节的方法、系统、设备及存储介质。步骤如下:在安静测试环境中,通过音频传感器定向采集就诊人的声音信号;其中,所述声音信号包括呼吸音、咳嗽音、元音和语句;对采集的声音信号进行降噪处理,得到降噪数据集;从降噪数据集中提取多维声纹特征,构建声音特征矩阵;将声音特征矩阵与就诊人临床数据进行多模态融合分析,并输入至经焦点损失函数优化的声音预测模型,输出肺结节风险预测结果和可视化诊断报告。解决现有影像学检查肺结节时误诊漏诊率高、辐射风险大、设备依赖强,以及声音检测技术中特征分析单一、抗噪性差、筛查准确率不足的问题。
技术关键词
声纹特征
焦点损失函数
多模态
音频传感器
矩阵
风险
长短期记忆网络
医院PACS系统
音频信号处理技术
数据
深度神经网络
声音检测技术
警示标识
声学特征
消除环境噪声
咳嗽
小波变换算法
时序依赖关系
系统为您推荐了相关专利信息
特征分析方法
视频特征提取
网络视频平台
图像降噪算法
数据采集模块
Android移动应用程序
分析工具
检测敏感信息
隐私风险评估
矩阵
精密装配方法
装配部件
机械手臂
策略
MPC算法