李坚强,王 成,黄志超,陈 杰

(深圳大学计算机与软件学院,广东深圳 518060)

1 引言

2019 年12 月以来,新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)陆续在世界各地爆发.由于该病毒具有较强的传染性,医护人员必须身穿多层防护服,这给医护人员的肺音听诊工作带来较大的困难.因此,如果肺音能在采集之后,传递给后台进行智能化的分析,辅助医疗人员的诊断,就可以有效的减少医患接触频次,降低医护人员感染风险.

预计到2050 年,中国60 岁以上老年人口将达到4.98亿[1],随着年龄的增长,肺纤维化、慢性阻塞性肺疾病的发病率也逐步上升,这意味着我国患肺部疾病的老年人的护理问题日趋严峻.近年来,我国患有呼吸系统疾病的人数在逐渐递增,呼吸系统疾病成为我国人口主要的死因之一[2].

呼吸音是衡量肺部生理及病理的一项重要指标,其特征和诊断是肺病理学的重要组成部分.呼吸系统听诊已被证实是鉴别和观察不同类型肺部疾病的重要诊断手段,可以有效地发现肺部疾病,并且对于不同年龄或者发病程度存在差异的患者都能得到很好的应用[3].

使用听诊器人工听诊的传统方式可能由于医生的经验不足或人耳对肺音低频段敏感性低等因素,导致诊断结果不够准确.在诊断一些异常的患者时,肺音的平稳性降低,也会使得医生的诊断变得更加困难[4].听诊通常需要在安静的环境中进行,最好是病人处于静止状态,这样的环境要求也就限制了听诊的时间……