随着大气污染加剧,环境问题越来越成为大众关心的话题。随之而来的呼吸系统疾病,更是民众关心的热点。由于呼吸音信号中包含着呼吸系统的大量生理病理信息,所以呼吸音信号的分析和研究近年来成为科学研究的热点和焦点。呼吸音听诊作为一种无创呼吸音监测手段,得到了越来越广泛的应用。由于临床常见呼吸音疾病多为混合病变,且病变位置不固定,传统的单导听诊不能提供丰富的临床信息。因此,在本研究室前期研究工作的成果基础上,提出了多部位呼吸音采集方法,在对采集到的七个部位的信号做了深入分析以后,针对采集到的环状软骨下三角区呼吸音信号,研究了一套快速有效呼吸音解析算法,智能实现正常呼吸音和异常呼吸音的识别。为了完成以上目标,本文主要在以下几个方面进行深入研究:(1)新型的呼吸音采集方法设计及呼吸音信号采集在深入的研究和学习了呼吸音与呼吸系统疾病的关系之后,分别在七个临床呼吸音听诊部位(环状软骨下三角区,左上肺,左中肺,左下肺,右上肺,右中肺,右下肺)采集呼吸音,已经采集数据为:25名来自西华大学无呼吸系统疾病志愿者的54例呼吸音信号和20名来自解放军军区452医院呼吸内科呼吸疾病患者的46例异常呼吸音信号(其中包括30例哮喘病人呼吸音信号),完成了本研究所需的呼吸音数据储备工作。(2)呼吸音信号的预处理对采集到的呼吸音噪音源进行分析,针对各种呼吸音设计相应的处理方法,例如:带通滤波器去噪、小波自适应阈值降噪AWT、平稳-非平稳滤波技术ST-NST,通过以上的方案尽可能提高呼吸音信号的信噪比,通过对比实验,预处理效果比较明显。(3)特征提取本文针对呼吸音的特性,采用了时域和频域相结合的特征提取方法,时域主要通过同态滤波的包络提取方法提取呼吸音包络,提取出呼、吸气相转换点以及吸气相、呼气相持续时间T1、T2、呼吸气相时间比Tr=T2/T1、呼吸频率Rr参数;频域主要通过离散快速傅里叶变换、基于小波变换的频带能量特征提取法、频谱下划面积四等分处频率提取法。提取了各频带归一化能量值T=[E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7],频谱曲线下面积划成四等分处的频率Q25、Q50、Q75。通过以上参数,对正常人呼吸音和哮喘病人呼吸音进行初步的识别。(4)临床呼吸音定量分析研究利用上述介绍的呼吸音特征提取方法,对临床采集的正常呼吸音和哮喘病人进行特征提取,通过对特征参数的分析研究、数理统计,初步建立了临床呼吸音定量评价体系。本文实测了两例哮喘病人发作入院及缓解出院的呼吸音信号,进行时频特征参数的定量分析,初步验证了该评价体系的有效性。本文主要对正常呼吸音和异常呼吸音中的哮喘病人呼吸音进行了深入研究,建立了相关临床呼吸音定量评价体系,并进一步验证了该评价体系的有效性。其中对两例哮喘病人进行了跟踪采集和数据处理,从直观数据表征了病人此次入院治疗的治疗效果。