CN114680861B - 一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统 - Google Patents
一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114680861B CN114680861B CN202210426121.7A CN202210426121A CN114680861B CN 114680861 B CN114680861 B CN 114680861B CN 202210426121 A CN202210426121 A CN 202210426121A CN 114680861 B CN114680861 B CN 114680861B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sound
- cuff
- signal
- pressure
- audio
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000007789 sealing Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 6
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 40
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 28
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 18
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 8
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 5
- 238000005056 compaction Methods 0.000 claims description 5
- 210000004712 air sac Anatomy 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000009432 framing Methods 0.000 claims description 4
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 4
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 abstract description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 2
- 230000003313 weakening effect Effects 0.000 description 2
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/03—Detecting, measuring or recording fluid pressure within the body other than blood pressure, e.g. cerebral pressure; Measuring pressure in body tissues or organs
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
- G01L5/00—Apparatus for, or methods of, measuring force, work, mechanical power, or torque, specially adapted for specific purposes
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
- G10L25/18—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being spectral information of each sub-band
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
- G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Pathology (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统，属于智能医疗设备领域。本发明结合人工智能进行套囊处音频采集分析，实时识别套囊是否漏气自动控制调整套囊压力，自动获取最小密闭压，自动调整压力范围。通过本发明提供的监控系统可以长期自动实时监测最小密闭压，有效避免因气道或套囊变化引起气道密闭性不好造成感染的风险；全程自动完成，减少医护人员手动干预从而降低医护人员工作量，减少感染风险。
Description
技术领域
本发明属于智能医疗设备领域，具体涉及一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统。
背景技术
目前临床上对于利用气管插管、喉罩等作为人工气道来维持患者呼吸的过程中，气管插管、喉罩等的套囊压力控制是至关重要的。目前气道最小密闭压都是通过医生使用听诊器来测量和获取，具体做法：将听诊器探头放置到患者人工气道套囊部位，通过听诊器听是否有漏气的声音，如果有漏气的声音，再用注射器或手持压力表对套囊进行补气，再次用听诊器听是否有漏气声，反复补气或放气，反复听诊，直到听诊器听不到漏气的声音，此时套囊内上次充压后的压力为此患者的最小密闭压，将此压力作为此患者的最小密闭压，此患者后期都按此参数进行压力的监视和充放气的标准，此后此患者此标准不再改变，除非发现有分泌物流到肺部引起呛咳等问题的发生后再进行确认。
上述现有技术属于比较传统的做法，操作复杂，操作周期长，测量不精准，不能实时监测并自动调整，全部操作都是医护人员手动完成，工作量大，这些都已无法满足信息和自动化发展和普及的需要，急需通过信息自动化来替代传统的手动操作方式。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明是一种基于音频识别技术的气道最小密闭压实时监控系统，该监控系统包含放置于人工气道套囊部位的音频传感器探头，对音频传感器探头采集信号进行数据传递的数据线，进行气道压力分析的气囊压力监控平台。
利用该监控系统实现气道最小密闭压实时监控方法包含如下步骤：
S1、利用放置于人工气道套囊部位的音频传感器探头采集气道部位的音频信号；
S2、对采集到的音频进行数据传输，传输至气囊压力监控平台供分析使用；优选的，数据传输采用有线信号线传输，实现音频信号的传输中可采用屏蔽线抗干扰，使数据更加精准。
S3、气囊压力监控平对音频信号进行识别，得到套囊是否有漏气的识别结果，具体包含如下步骤：
S31、对获取得到的声音进行预处理，包含通过FIR高通滤波器来提升采集声音信号的高频特征，削弱声音的低频部，同时光滑气道部位声音信号的频谱；对声音信号进行加窗处理，使用2s长的矩形窗进行分帧得到每一个窗口声音帧x(n)，以增强数据处理效率和提高实时性；
S32、对预处理后的声音信号进行特征提取；具体对每个声音帧x(n)经过预处理的声音信号进行傅里叶变换变换得到声音信号的能量谱S(k),具体能量谱计算公式如下：
将线性频率f映射到Mel频率fmel上，再通过Mel尺度滤波器组得到Mel功率频谱；本发明中Mel尺度滤波器采用自适应三角滤波器，计算每个声音帧的幅度能量谱:F(k)＝|FFT[Sigi(n)],k，n分别为FFT和Sig(n)的序号；|*|为模运算。在有漏气发生时采集到的声音在统计幅度较大的频率段上，设置对应滤波器组的分布较为密集；而幅度小的频率段上，滤波器组的分布较为稀疏；在低频区域和中频区域，滤波器分布较密，当有漏气发生时，声音在这些频段上的能量必然会得到维数较多的参数描述；通过幅度能量谱设置对应的数量的三角滤波器，幅度高设置多的三角滤波器，反之设置少的三角滤波器；
最后需要通过对Mel功率频谱取对数的信号进行离散余弦变换获得待分类的声音特征参数Fn。
S33、提取和存储先验正、负样本的声音特征参数PEi和NEj,对比待识别特征Fn与标记样本特征，进行相似度排序，排序前5的标记样本进行类别统计，按照多数原则判断是否存在漏气；
S34、依据判断结果的得到套囊是否有漏气，具体当连续N个识别周期，识别均为漏气时，才是识别套囊漏气；当连续N个识别周期声音识别结果为密封时，套囊确定为密封；N大于等于3；
S4、如果步骤3中判断结果为漏气的声音，气囊压力监控平台发出控制信号，控制气泵对套囊进行补气，反之如果识别结果为密闭则控制泄压阀对套囊进行放气；使套囊压力自动实时调节并维持在最小密闭压为下限，最小密闭压再加经验值为上限的监控范围内，在此过程中实时监控和记录套囊压力值。
除此之外，方法还进一步包含：步骤S5、气囊压力监控平台还包括界面提示信息、声光报警功能，当监控平台记录的套囊压力超过过上述监控范围时，通过声光报警通知医护人员做相应的操作，医护人员跟进上述报警信息手动进行充放气操作，直到报警自动关闭、界面提示信息自动关闭。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明结合人工智能进行套囊处音频采集分析，实时识别套囊是否漏气自动控制调整套囊压力，自动获取最小密闭压，自动调整压力范围。通过本发明提供的监控系统可以长期自动实时监测最小密闭压，有效避免因气道或套囊变化引起气道密闭性不好造成感染的风险；全程自动完成，减少医护人员手动干预从而降低医护人员工作量，减少感染风险。气囊压力监控平台实时参数及其他信息记录，长期保存。
附图说明
图1本发明基于智能识别技术的气道最小密闭压监测系统示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述：
参见附图1中基于智能识别技术的气道最小密闭压监测系统，具体包含:
(1)为气囊压力监控平台，主要实现气囊压力的自动控制，主要功能有充气、放气、显示、数据存储、声光报警、信息提示、通过声音识别来监测气道密闭性和实时闭环控制功能；(2)为音频传感器，主要实现人工气道套囊与气道声音信号采集；(3)为信号线，主要实现音频信号的传输，屏蔽线抗干扰，使数据更加精准，(1)与(2)通过(3)电连接。
利用该监控系统实现气道最小密闭压实时监控方法包含如下步骤：
S1、利用放置于人工气道套囊部位的音频传感器探头采集气道部位的音频信号；
S2、对采集到的音频进行数据传输，传输至气囊压力监控平台供分析使用；优选的，数据传输采用有线信号线传输，实现音频信号的传输中可采用屏蔽线抗干扰，使数据更加精准。
S3、气囊压力监控平对音频信号进行识别，得到套囊是否有漏气的识别结果，具体包含如下步骤：
S31、对获取得到的声音进行预处理，包含通过FIR高通滤波器来提升采集声音信号的高频特征，削弱声音的低频部，同时光滑气道部位声音信号的频谱；对声音信号进行加窗处理，使用2s长的矩形窗进行分帧得到每一个窗口声音帧x(n)，以增强数据处理效率和提高实时性；
S32、对预处理后的声音信号进行特征提取；具体对每个声音帧x(n)经过预处理的声音信号进行傅里叶变换变换得到声音信号的能量谱S(k),具体能量谱计算公式如下：
将线性频率f映射到Mel频率fmel上，再通过Mel尺度滤波器组得到Mel功率频谱；本发明中Mel尺度滤波器采用自适应三角滤波器，计算每个声音帧的幅度能量谱:F(k)＝|FFT[Sigi(n)],k，n分别为FFT和Sig(n)的序号；|*|为模运算。在有漏气发生时采集到的声音在统计幅度较大的频率段上，设置对应滤波器组的分布较为密集；而幅度小的频率段上，滤波器组的分布较为稀疏；在低频区域和中频区域，滤波器分布较密，当有漏气发生时，声音在这些频段上的能量必然会得到维数较多的参数描述；通过幅度能量谱设置对应的数量的三角滤波器，幅度高设置多的三角滤波器，反之设置少的三角滤波器；
最后需要通过对Mel功率频谱取对数的信号进行离散余弦变换获得待分类的声音特征参数Fn。
S33、提取和存储先验正、负样本的声音特征参数PEi和NEj,对比待识别特征Fn与标记样本特征，进行相似度排序，排序前5的标记样本进行类别统计，按照多数原则判断是否存在漏气；
S34、依据判断结果的得到套囊是否有漏气，具体当连续N个识别周期，识别均为漏气时，才是识别套囊漏气；当连续N个识别周期声音识别结果为密封时，套囊确定为密封；N大于等于3；
S4、如果步骤3中判断结果为漏气的声音，气囊压力监控平台发出控制信号，控制气泵对套囊进行补气，反之如果识别结果为密闭则控制泄压阀对套囊进行放气；使套囊压力自动实时调节并维持在最小密闭压为下限，最小密闭压再加经验值为上限的监控范围内，在此过程中实时监控和记录套囊压力值。
除此之外，方法还进一步包含：步骤S5、气囊压力监控平台还包括界面提示信息、声光报警功能，当监控平台记录的套囊压力超过过上述监控范围时，通过声光报警通知医护人员做相应的操作，医护人员跟进上述报警信息手动进行充放气操作，直到报警自动关闭、界面提示信息自动关闭。
除此之外，本申请还提供了一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法对应的计算设备以及计算机可读存储介质，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现上述方法。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，除非另有说明，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
最后应说明的是，上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。
Claims (3)
1.一种基于音频识别技术的气道最小密闭压实时监控系统，该监控系统包含放置于人工气道套囊部位的音频传感器探头，对音频传感器探头采集信号进行数据传递的数据线，进行气道压力分析的气囊压力监控平台，该监控系统用以实现如下数据处理步骤：
S1、利用放置于人工气道套囊部位的音频传感器探头采集气道部位的音频信号；
S2、对采集到的音频进行数据传输，传输至气囊压力监控平台供分析使用；数据传输采用有线信号线传输，实现音频信号的传输中可采用屏蔽线抗干扰；
S3、气囊压力监控平对音频信号进行识别，得到套囊是否有漏气的识别结果，具体包含如下步骤：
S31、对获取得到的声音进行预处理；具体通过FIR高通滤波器来提升采集声音信号的高频特征，削弱声音的低频部，同时光滑气道部位声音信号的频谱；还包含对声音信号进行加窗处理，使用2s长的矩形窗进行分帧得到每一个窗口声音帧x(n)，以增强数据处理效率和提高实时性；
S32、对预处理后的声音信号进行特征提取；具体对每个声音帧 x(n)经过预处理的声音信号进行傅里叶变换变换得到声音信号的能量谱S(k),具体能量谱计算公式如下：
之后将线性频率 f 映射到 Mel 频率fmel上，再通过Mel尺度滤波器组得到 Mel 功率频谱，具体Mel尺度滤波器采用自适应三角滤波器；计算每个声音帧的幅度能量谱:
,Sig(n)为声音帧信号，k，n分别为FFT和Sig(n)的序号；|*|为模运算；在有漏气发生时采集到的声音在统计幅度较大的频率段上，设置对应滤波器组的分布较为密集；而幅度小的频率段上，滤波器组的分布较为稀疏；在低频区域和中频区域，滤波器分布较密；通过幅度能量谱设置对应的数量的三角滤波器，幅度高设置多的三角滤波器，反之设置少的三角滤波器；
最后需要通过对 Mel 功率频谱取对数的信号进行离散余弦变换获得待分类的声音特征参数Fn；
S33、提取和存储先验正、负样本的声音特征参数PEi和NEj,对比待识别特征Fn与标记样本特征，进行相似度排序，排序前5的标记样本进行类别统计，按照多数原则判断是否存在漏气；
S34、依据判断结果的得到套囊是否有漏气，具体当连续N个识别周期，识别均为漏气时，才是识别套囊漏气；当连续N个识别周期声音识别结果为密封时，套囊确定为密封；N大于等于3；
S4、如果步骤3中判断结果为漏气的声音，气囊压力监控平台发出控制信号，控制气泵对套囊进行补气，反之如果识别结果为密闭则控制泄压阀对套囊进行放气；使套囊压力自动实时调节并维持在最小密闭压为下限，最小密闭压再加经验值为上限的监控范围内，在此过程中实时监控和记录套囊压力值。
2.根据权利要求1所述的气道最小密闭压实时监控系统，其特征在于：监控系统所执行的方法还进一步包含：步骤S5、气囊压力监控平台还包括界面提示信息、声光报警功能，当监控平台记录的套囊压力超过过上述监控范围时，通过声光报警通知医护人员做相应的操作，医护人员跟进上述报警信息手动进行充放气操作，直到报警自动关闭、界面提示信息自动关闭。
3.一种计算设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现上如下数据处理步骤：
S1、利用放置于人工气道套囊部位的音频传感器探头采集气道部位的音频信号；
S2、对采集到的音频进行数据传输，传输至气囊压力监控平台供分析使用；数据传输采用有线信号线传输，实现音频信号的传输中可采用屏蔽线抗干扰；
S3、气囊压力监控平对音频信号进行识别，得到套囊是否有漏气的识别结果，具体包含如下步骤：
S31、对获取得到的声音进行预处理；具体通过FIR高通滤波器来提升采集声音信号的高频特征，削弱声音的低频部，同时光滑气道部位声音信号的频谱；还包含对声音信号进行加窗处理，使用2s长的矩形窗进行分帧得到每一个窗口声音帧x(n)，以增强数据处理效率和提高实时性；
S32、对预处理后的声音信号进行特征提取；具体对每个声音帧 x(n)经过预处理的声音信号进行傅里叶变换变换得到声音信号的能量谱S(k),具体能量谱计算公式如下：
之后将线性频率 f 映射到 Mel 频率fmel上，再通过Mel尺度滤波器组得到 Mel 功率频谱，具体Mel尺度滤波器采用自适应三角滤波器；计算每个声音帧的幅度能量谱:
,Sig(n)为声音帧信号，k，n分别为FFT和Sig(n)的序号；|*|为模运算；在有漏气发生时采集到的声音在统计幅度较大的频率段上，设置对应滤波器组的分布较为密集；而幅度小的频率段上，滤波器组的分布较为稀疏；在低频区域和中频区域，滤波器分布较密；通过幅度能量谱设置对应的数量的三角滤波器，幅度高设置多的三角滤波器，反之设置少的三角滤波器；
最后需要通过对 Mel 功率频谱取对数的信号进行离散余弦变换获得待分类的声音特征参数Fn；
S33、提取和存储先验正、负样本的声音特征参数PEi和NEj,对比待识别特征Fn与标记样本特征，进行相似度排序，排序前5的标记样本进行类别统计，按照多数原则判断是否存在漏气；
S34、依据判断结果的得到套囊是否有漏气，具体当连续N个识别周期，识别均为漏气时，才是识别套囊漏气；当连续N个识别周期声音识别结果为密封时，套囊确定为密封；N大于等于3；
S4、如果步骤3中判断结果为漏气的声音，气囊压力监控平台发出控制信号，控制气泵对套囊进行补气，反之如果识别结果为密闭则控制泄压阀对套囊进行放气；使套囊压力自动实时调节并维持在最小密闭压为下限，最小密闭压再加经验值为上限的监控范围内，在此过程中实时监控和记录套囊压力值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210426121.7A CN114680861B (zh) | 2022-04-21 | 2022-04-21 | 一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210426121.7A CN114680861B (zh) | 2022-04-21 | 2022-04-21 | 一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114680861A CN114680861A (zh) | 2022-07-01 |
| CN114680861B true CN114680861B (zh) | 2023-06-27 |
Family
ID=82144001
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210426121.7A Active CN114680861B (zh) | 2022-04-21 | 2022-04-21 | 一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114680861B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106264839A (zh) * | 2016-08-05 | 2017-01-04 | 南通海联助眠科技产品有限公司 | 智能止鼾枕 |
| CN111261189A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-06-09 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种车辆声音信号特征提取方法 |
| CN113796889A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-17 | 西安交通大学 | 一种基于深度学习的辅助电子听诊器信号判别方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2349423B1 (en) * | 2008-10-24 | 2014-02-26 | Hospitech Respiration Ltd. | Ventilation system |
| WO2017048485A1 (en) * | 2015-09-14 | 2017-03-23 | Dolores Speech Products, Llc | Communication and speech enhancement system |
| CN109125871B (zh) * | 2018-07-12 | 2021-03-12 | 重庆医科大学附属第一医院 | 自动声控调节气囊气压的气管插管装置 |
| CN115335100A (zh) * | 2020-01-31 | 2022-11-11 | 瑞思迈传感器技术有限公司 | 检测嘴泄漏的系统和方法 |
| CN114255783A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-03-29 | 上海应用技术大学 | 声音分类模型的构建方法、声音分类方法和系统 |
-
2022
- 2022-04-21 CN CN202210426121.7A patent/CN114680861B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106264839A (zh) * | 2016-08-05 | 2017-01-04 | 南通海联助眠科技产品有限公司 | 智能止鼾枕 |
| CN111261189A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-06-09 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种车辆声音信号特征提取方法 |
| CN113796889A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-17 | 西安交通大学 | 一种基于深度学习的辅助电子听诊器信号判别方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 融合MFCC和LPCC的语音感知哈希算法;黄羿博，张秋余，袁占亭，杨仲平;《华中科技大学学报（自然科学版）》;第43卷(第02期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114680861A (zh) | 2022-07-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102119908B (zh) | 闭环胸外按压系统 | |
| CN102204817B (zh) | 胎儿心电信号提取方法 | |
| CN110533658A (zh) | 智能肺气肿诊断信息处理系统及方法、信息数据处理终端 | |
| CN105105734A (zh) | 一种基于心音信号的无创连续血压测量方法、装置及系统 | |
| CN108294756A (zh) | 一种用于随身携带的咳嗽监测装置及系统 | |
| CN114680861B (zh) | 一种基于智能识别技术的气道最小密闭压监测方法及系统 | |
| CN106037792B (zh) | 一种心音波形数据处理和图形显示方法及其听诊系统 | |
| CN113082406B (zh) | 基于串口屏的呼吸环显示系统及方法 | |
| CN109998490A (zh) | 一种基于子宫肌电信号自动识别宫缩的方法 | |
| CN110361122A (zh) | 一种针对压迫治疗缠绕力动态检测方法 | |
| CN201683910U (zh) | 智能心肺分析仪 | |
| CN102579023A (zh) | 脉搏波信号处理方法和装置及电子血压测量装置 | |
| CN102894964A (zh) | 一种无创血压测量方法和装置 | |
| CN115381418B (zh) | 一种非侵入式高精度血压检测系统 | |
| CN109125871A (zh) | 自动声控调节气囊气压的气管插管装置 | |
| CN208551844U (zh) | 一种采集体音信号的可穿戴卡贴 | |
| Rosqvist et al. | Toolkit for lung sound analysis | |
| CN205964031U (zh) | 一种血压测量仪 | |
| CN207221057U (zh) | 基于压力传感器的脑脊液主动导流装置 | |
| CN215349053U (zh) | 一种先天性心脏病智能筛查机器人 | |
| CN108122232A (zh) | 一种医用夹板患处不同动作的智能识别方法 | |
| CN117159862B (zh) | 一种心肺复苏气道压自动反馈通气方法和呼吸机 | |
| CN208988865U (zh) | 一种Valsalva动作可视量化装置 | |
| CN106768301A (zh) | 一种声音检测系统及数据处理方法 | |
| CN113808078B (zh) | 一种基于电阻抗断层成像识别无效吸气努力的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |