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龙图腾网获悉中国医科大学申请的专利一种基于数字化肺音构建慢性阻塞性肺疾病鉴别系统、构建方法及应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115424721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211136273.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于数字化肺音构建慢性阻塞性肺疾病鉴别系统、构建方法及应用是由于璐;付俊义设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字化肺音构建慢性阻塞性肺疾病鉴别系统、构建方法及应用在说明书摘要公布了：本发明属于数字医疗领域，具体涉及一种基于数字化肺音构建慢性阻塞性肺疾病鉴别系统、构建方法及其应用。本系统包括数据采集模块、预处理模块、转换模块、数据模块、数据处理模块、数据增强训练模块、深度学习模块、鉴别模块、分级模块和显示模块。采集候选者的数字化肺音记录，转成梅尔声谱图，利用深度神经网络进行诊断。候选者为COPD患者，健康，或者患有其他肺部疾病，以及COPD患者的疾病等级将由搭载鉴别系统的设备给出。检查只需要临床或其他场所中采集的肺部听诊肺音，减少常规诊断过程中的放射损伤与可能的接触感染风险，同时，为COPD的早期诊断提供了方案，提高呼吸内科，特别是COPD疾病的诊断效率。

本发明授权一种基于数字化肺音构建慢性阻塞性肺疾病鉴别系统、构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于数字化肺音构建慢性阻塞性肺疾病鉴别系统，其特征在于，包括以下模块： 数据采集模块、预处理模块、转换模块、数据模块、数据处理模块、数据增强训练模块、深度学习模块、鉴别模块、分级模块和显示模块； 所述数据采集模块，用于采集候选者呼吸时肺部气流摩擦产生的肺音，数字化并存储用于后续预处理模块；所述预处理模块用于去除采集肺音记录中混杂的环境噪声、心音和工频干扰，同时进行归一化处理，得到有效肺音数据；所述转换模块用于预处理后的音频经过傅里叶变换和梅尔滤波器组，肺音转换成梅尔声谱图； 所述数据模块包括三个数据集，分别为ICBHI Database、King Abdullah University Hospital database和RespiratoryDatabase@TR；其中，ICBHI Database和King Abdullah University Hospital database两个公开数据集合并，用于提供COPD鉴别的肺音数据集，所述的数据集划分为训练集和测试集；RespiratoryDatabase@TR公开数据集，用于提供COPD分级的肺音数据集，所述的数据集划分为训练集和测试集；所述数据处理模块将数据集的全部数据经过预处理模块和转换模块获取声谱； 所述数据增强训练模块用于将公开数据集中转换声谱的训练集进行数据扩增网络的训练，包括VQ‑VAE深度学习数据扩增模型，训练集中，用于VQ‑VAE的训练，得到了增强后平衡的训练数据集，平衡后的训练集进入后续深度学习模块，所述深度学习模块，包括基于Resnet50的鉴别和分级模型，用ImageNet上预训练的权重对基于Resnet50的模型初始化，然后用经过数据增强模块得到的平衡后的鉴别数据集分级数据集的训练集在此模块再训练；模型训练采用焦点损失函数和warmup学习率优化以提高模型性能，测试集用于对基于Resnet50的模型评估、测试和验证； 所述鉴别模块是基于Resnet50的鉴别模型经过50个epoch的训练后，训练准确率不再提升，损失不再下降；在测试集上的准确率，敏感度，特异度达到最高的模型作为最终的鉴别模块，鉴别模块将输入的肺音分为患有COPD，患有COPD外的其他肺部疾病，或健康；所述的鉴别模块设有输入端和输出端，所述的输入端为采集自候选者的肺音经预处理模块和转换模块的梅尔声谱图；输出端输出候选者的鉴别结果，即候选者患有COPD或COPD外的其他肺部疾病，或健康；所述分级模块是基于Resnet50的分级模型经过50个epoch的训练后，训练准确率不再提升，损失不再下降；在测试集上的准确率，敏感度，特异度达到最高的模型作为最终的分级模块，所述的分级模块将输入的COPD肺音分为COPD0级、COPD1级、COPD2级、COPD3级、或COPD4级；所述的分级模块设有输入端和输出端，所述的输入端为采集自候选者的数字化肺音经预处理模块和转换模块的梅尔声谱图；输出端给出候选者COPD的病情等级。

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