【摘 要】
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新冠肺炎以来,肺部疾病引起了人们更大的关注.肺音的特征与诊断是肺病理学中重要的组成部分.现有的肺音分析工作主要是对肺音的类型进行分类,分类肺病的研究较少.另外,单个分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1713212,61836005,61702341),广东省杰出青年基金项目(2019B151502018),深圳市技术研究基金项目(JSGG201805-07182904693),深圳市公共技术平台基金项目(GGFW2018021118145859)资助
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新冠肺炎以来,肺部疾病引起了人们更大的关注.肺音的特征与诊断是肺病理学中重要的组成部分.现有的肺音分析工作主要是对肺音的类型进行分类,分类肺病的研究较少.另外,单个分类模型无法在保护隐私的前提下融合多方数据,复杂的模型也难以保证分类的实时性.针对这些问题,本文提出集成知识蒸馏的肺疾病分类模型.首先从肺音音频中提取梅尔频谱特征,然后建立多个二分类卷积神经网络模型作为教师模型,最后通过集成知识蒸馏技术,将多个教师模型的知识集成到一个精简的多分类学生模型上.实验表明,该模型能够在预测准确率达95%的情况下,参数
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