基于咳嗽音的TSCI患者呼吸肌力评估算法研究与实现

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随着工业的快速发展,创伤性脊髓损伤(Traumatic Spinal Cord Injury,TSCI)患者的数量越来越多,给国家和社会带来了巨大的经济负担。呼吸系统衰竭是导致TSCI患者早期死亡的主要原因;临床中常使用肺功能仪来判断患者的呼吸肌力,从而诊断患者呼吸系统的情况。但是使用肺功能仪判断患者呼吸肌力的方式操作复杂且费用高,给患者及其家庭带来了极大的负担。咳嗽音因其强度与呼吸气流大小相关而被用于间接判断呼吸肌力强弱。但受声道调制的影响,即使肺部呼出气流较小,经过声道调制作用后也可能得到幅值较大的声音信号;并且TSCI患者常因不适发出呼喊声而非真正的咳嗽音,此时患者无需呼出很强的气流,亦可发出高强度的声音。因此,直接根据咳嗽音时域或频域的幅值峰值判断呼吸肌力强弱容易出现误判。本文针对上述问题,研究了基于TSCI患者的咳嗽音信号评估其呼吸肌力强弱的算法,并开发了相应的安卓应用程序,主要内容包括:1)激励信号的提取:根据声道调制和呼喊声不同时刻的测量值强相关的特点,使用线性预测编码方法设计逆滤波器来抑制呼喊声和/或声道调制的影响,从咳嗽音信号中提取出由肺部呼出气流所产生的、能够反映呼吸肌力强弱的激励信号。2)呼吸肌力评估模型的建立:结合评估TSCI患者呼吸肌力常用的指标和咳嗽音的产生机理,选择咳嗽音激励信号包络的最大值和爆发阶段的能量作为特征,基于支持向量机建立评估患者呼吸肌力的模型。3)呼吸肌力评估软件的设计与实现:基于安卓(Android)系统开发一款能够采集咳嗽音、显示咳嗽音时域波形、播放咳嗽音、存储咳嗽音和评估呼吸肌力的应用程序(APP),辅助医生评估TSCI患者的呼吸肌力。本文通过实验检验了呼吸肌力评估算法的有效性;对已有样本的测试结果表明,该评估算法的准确率和灵敏度可达94.36%和98.09%,且所实现安卓应用程序的功能基本满足医生的需求,达到了预期的效果。
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