李 琳,徐文皓,洪青陽*,童 峰,吳謹(jǐn)準(zhǔn),顏衛(wèi)源

(1.廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,福建廈門361005;2.廈門大學(xué)海洋與地球?qū)W院,福建廈門361102;3.廈門大學(xué)附屬第一醫(yī)院,福建廈門361003)

基于最小分類誤差準(zhǔn)則的呼吸音分類技術(shù)

李 琳1,徐文皓1,洪青陽1*,童 峰2,吳謹(jǐn)準(zhǔn)3,顏衛(wèi)源3

(1.廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,福建廈門361005;2.廈門大學(xué)海洋與地球?qū)W院,福建廈門361102;3.廈門大學(xué)附屬第一醫(yī)院,福建廈門361003)

從大量呼吸音樣本中歸納綜合出肺部病理特征的科學(xué)表示,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、定量化的呼吸音分類,是現(xiàn)代醫(yī)療信息化技術(shù)的重要研究內(nèi)容之一.提出了一種基于最小分類誤差(minimum classification error,MCE)準(zhǔn)則的呼吸音分類方法,建立呼吸音類別的分類誤差損失函數(shù),采用廣義概率下降法(generalized probabilistic decent,GPD)估計(jì)得到呼吸音的隱馬爾科夫模型(hidden Markov model,HMM)參數(shù),以增強(qiáng)不同類型呼吸音模型的區(qū)分能力.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的最大似然(maximum likelihood,ML)法相比,基于MCE準(zhǔn)則求解的HMM模型,具有更好的分類效果,提高了識(shí)別準(zhǔn)確率,客觀證明了基于MCE準(zhǔn)則的呼吸音分類技術(shù)的有效性.

呼吸音分類;隱馬爾可夫模型;最小分類誤差;最大似然

呼吸音,又稱為肺音,是由肺部氣流湍動(dòng)產(chǎn)生,宏觀上分為正常呼吸音和異常呼吸音,前者包含肺泡呼吸音、支氣管呼吸音和氣管呼吸音;后者可分為異常肺泡呼吸音、異常支氣管呼吸音、異常氣管呼吸音、爆裂音、哮鳴音和鼾音等[1].傳統(tǒng)診斷中,醫(yī)生使用聽診器在胸腔聽診肺部信號(hào),以分析肺部疾病情況.但受到醫(yī)生客觀生理(如聽覺能力的好壞)和主觀經(jīng)驗(yàn)(如診斷能力的高低)的影響,傳統(tǒng)聽診的診斷模式無法客觀地發(fā)揮最大作用.另一方面,霧霾天氣所帶來的呼吸道疾病發(fā)病率高,增加了醫(yī)療壓力.因此,對(duì)肺部疾病快速而準(zhǔn)確診斷的需求日益增加.

電子聽診器等數(shù)據(jù)采集硬件平臺(tái)的發(fā)展進(jìn)一步促進(jìn)了基于計(jì)算機(jī)信號(hào)處理的呼吸音信號(hào)分類與分析技術(shù)的發(fā)展.呼吸音分類通常采用“特征提取+分類模型”的系統(tǒng)框架[2],常用的呼吸音特征提取算法包括自回歸系數(shù)[3-4]、希爾伯特-黃變換[5]、梅爾頻率倒譜系數(shù)(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)[6]、基于小波變換技術(shù)的離散小波系數(shù)[7]和短時(shí)頻譜法[8]等;而幾種典型的分類方法,如矢量量化(vector quantization,VQ)技術(shù)[5]、k最近鄰(k-nearest neighbor,k NN)法[9]、支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)[10]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)[3,7,10]、基于最大似然估計(jì)(maximum likelihood,ML)的高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)[11]和隱馬爾科夫模型(hidden Markov model,HMM)等[12-14]也得到了一定的應(yīng)用.

其中,VQ技術(shù)、k NN方法和SVM方法實(shí)現(xiàn)了粗略的呼吸音分類,但分類準(zhǔn)確率不高.基于ANN采用各種改進(jìn)方法,如增加隱藏層數(shù)、使用增量監(jiān)督機(jī)制、采用徑向基函數(shù)等呼吸音識(shí)別方法,可以取得較高的分類準(zhǔn)確度,但在樣本容量較小的情況下容易產(chǎn)生誤分類.基于ML的GMM分類性能易受到GMM階數(shù)和樣本時(shí)長的影響.

參考語音識(shí)別的模式,將不同類型呼吸音的呼吸周期信號(hào)建模為類似語音音節(jié)單元的HMM,使用ML法對(duì)HMM進(jìn)行參數(shù)估計(jì),由于考慮了呼吸音信號(hào)的時(shí)序關(guān)系,可提高正常呼吸音和異常呼吸音的分類精度.但由于ML法需要通過訓(xùn)練使樣本的似然度都達(dá)到最大,對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量及分布要求較大,且在參數(shù)估計(jì)過程中強(qiáng)化同類數(shù)據(jù)類內(nèi)特征,沒有評(píng)估不同類之間的相互影響,無法體現(xiàn)不同類的差異性.

受語音識(shí)別和說話人確認(rèn)技術(shù)中判別學(xué)習(xí)方法——最小分類誤差(minimum classification error, MCE)法的啟發(fā)[15-16],本研究希望優(yōu)化正常呼吸音和異常呼吸音對(duì)應(yīng)模型之間的相互區(qū)分性,為不同類的判別函數(shù)找出合適的參數(shù)集使得分類誤差最小.首先,根據(jù)呼吸音的頻率、時(shí)長、能量等特點(diǎn),采用HMM對(duì)呼吸音信號(hào)進(jìn)行時(shí)序建模;接著,構(gòu)建MCE判別函數(shù),對(duì)每個(gè)呼吸音類型(正常、異常)定義錯(cuò)誤分類損失函數(shù),以衡量被錯(cuò)誤分類的可能性;最后,由錯(cuò)誤分類損失函數(shù)最小化得到最佳的HMM參數(shù).

本研究設(shè)計(jì)了一系列的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,考慮呼吸音的人耳聽覺感知性,采用MFCC作為呼吸音特征表示,再分別運(yùn)用HMM-ML和HMM-MCE 2種呼吸音分類方法對(duì)呼吸音樣本進(jìn)行正常/異常的識(shí)別能力測(cè)試.實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了HMM-MCE算法在呼吸音識(shí)別中的可行性和有效性,并對(duì)2種方法中正確識(shí)別、錯(cuò)誤識(shí)別的情況進(jìn)行了對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)HMMMCE方法可以獲得比HMM-ML方法更高的識(shí)別效果.

1 呼吸音數(shù)據(jù)

為了有效記錄實(shí)驗(yàn)所需的呼吸音樣本,自制了一套呼吸音采集設(shè)備,主要由雙聲道聽診頭、音頻處理芯片WM8978、微控制器S3C2440、液晶顯示屏、耳機(jī)等部分組成.其中聽診頭內(nèi)部的麥克為主通道,主要采集被測(cè)者的呼吸音,以及夾雜其中的心音和外界干擾噪聲,采集到的聲音信息儲(chǔ)存在音頻文件的左聲道部分;聽診頭的外部后方處有另一個(gè)麥克作為副通道,主要采集外界干擾噪聲,采集到的聲音信息儲(chǔ)存在音頻文件的右聲道部分.音頻文件類型等參數(shù)事先通過微處理器寫入設(shè)置,本實(shí)驗(yàn)設(shè)置音頻文件類型為WAV文件,采樣率為16 k Hz,采樣精度為16 bits.

為了更好地模擬傳統(tǒng)聽診模式,選取人體身上8個(gè)部位,對(duì)其進(jìn)行編號(hào),其中前胸:右上為1,左上為2;后背:右上為3,左上為4,此4個(gè)采集點(diǎn)為主要采集點(diǎn).其余采集點(diǎn)序號(hào)5～8分別對(duì)應(yīng)前胸的右下和左下及后背的右下和左下.由于采集到的呼吸音較少,故并未用于下述的3.1實(shí)驗(yàn)中.共采集到135位測(cè)試者共334條有效呼吸音,135個(gè)測(cè)試者全部采集了聽診點(diǎn)1,其中有58名測(cè)試者監(jiān)聽了4個(gè)部位.每個(gè)測(cè)試者至少采集25 s的呼吸音.

由于受到外界噪聲和儀器自身引入的熱噪聲等干擾,為了提高錄音質(zhì)量,需要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理,主要包括低通濾波和主動(dòng)降噪(active noise canceling, ANC)處理[17]兩部分.由于正常和異常呼吸音的頻率范圍基本低于2 k Hz,所以將雙通道的音頻樣本通過一個(gè)上限頻率為2 k Hz的低通濾波器,以濾除音頻信號(hào)中的高頻噪聲和熱噪聲等干擾.之后采用基于最小均方的ANC技術(shù),將左聲道錄制的有效呼吸音和環(huán)境噪聲的混合音與右聲道錄制到的環(huán)境噪聲相抑制,最終得到相對(duì)純凈的呼吸音.

2 呼吸音HMM建模

2.1特征提取

對(duì)每一個(gè)呼吸音時(shí)域樣本采用hamming窗進(jìn)行分幀,幀長為256個(gè)采樣點(diǎn),幀移為128點(diǎn),預(yù)加重系數(shù)為0.97.對(duì)每幀數(shù)據(jù)提取24維MFCC特征向量O.

2.2HMM參數(shù)

呼吸音的HMM采用三元組參數(shù)λ={A,B,π}表示,A={aij}(i,j=1,…,N)表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率; B={bjk}(j,k=1,…,N)表示觀測(cè)概率,采用8個(gè)GMM表示;π表示初始分布矢量.N表示每個(gè)HMM的狀態(tài)總數(shù),對(duì)于每個(gè)呼吸音周期均采用N=6個(gè)狀態(tài)表示:s1,s2,s3,s4,s5,s6.呼吸音的HMM建模如圖1所示,圖中O為觀測(cè)值,t表示呼吸音樣本的幀數(shù).

圖1　呼吸音的HMM建模Fig.1 The H MM of respiratory sound

用λ表征可觀測(cè)O的概率P(O|λ),如下所示:

其中,si為當(dāng)前狀態(tài),P(O,st=si|λ)為λ中處于第si個(gè)狀態(tài)觀測(cè)到呼吸音序列O的概率,st為t幀時(shí)對(duì)應(yīng)的狀態(tài).αt(si)和βt(si)為t時(shí)刻在i狀態(tài)的前向變量和后向變量.

2.3ML方法

根據(jù)正常呼吸音或異常呼吸音的HMM觀測(cè)概率計(jì)算每個(gè)狀態(tài)生成該觀測(cè)值的概率,由概率最大化決定呼吸音樣本所屬的類型,即采用ML進(jìn)行HMM模型λ的參數(shù)優(yōu)化,如下所示:

其中^λ為觀測(cè)呼吸音序列O的概率最大時(shí)參數(shù)λ的取值.

2.4MCE方法

MCE法是一種有監(jiān)督的區(qū)分性訓(xùn)練算法,引入損失函數(shù),將參數(shù)求解轉(zhuǎn)換為使分類錯(cuò)誤最小的最優(yōu)化參數(shù)估計(jì)問題.

為加強(qiáng)對(duì)呼吸音類別的區(qū)分能力,需要構(gòu)造呼吸音的損失函數(shù),首先制定分類錯(cuò)誤的度量di(O),

其中,gi(O;λ)是求取在λ參數(shù)下觀測(cè)到呼吸音序列O的最大似然函數(shù);i,j=1,…,M(M表示輸入呼吸音類型數(shù),設(shè)為2);η=0.999.之后將di(O)代入sigmoid函數(shù)φ(x)中進(jìn)行歸一化處理,得到歸一化后的度量φi(O;λ),

最后,構(gòu)造損失函數(shù)L(λ),

其中,P(O)為觀測(cè)呼吸音序列出現(xiàn)的概率.之后采用廣義概率下降算法(generalized probabilistic descent,GPD)反復(fù)迭代修正模型的轉(zhuǎn)移概率A、觀測(cè)概率B以及初始分布矢量π,使L(λ)損失值逐漸減小直至收斂.

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為驗(yàn)證HMM-MCE方法對(duì)呼吸音進(jìn)行分類的有效性,參照Matsunaga等[13-14]的策略重現(xiàn)了HMMML方法,對(duì)比2種方法在單一聽診點(diǎn)和多個(gè)聽診點(diǎn)情況下的識(shí)別性能.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用的是自制雙通道電子聽診器采集的呼吸音數(shù)據(jù),由臨床醫(yī)生通過聽診經(jīng)驗(yàn)以及X光肺部拍片綜合判斷測(cè)試者對(duì)應(yīng)的呼吸音是正常呼吸音還是異常呼吸音,具體數(shù)量見表1所示.

3.1單一聽診點(diǎn)呼吸音識(shí)別實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)1:訓(xùn)練數(shù)據(jù)為聽診點(diǎn)1中的19個(gè)異常呼吸音和49個(gè)正常呼吸音,測(cè)試數(shù)據(jù)為聽診點(diǎn)1中除訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的18個(gè)異常呼吸音和49個(gè)正常呼吸音.

表1　不同聽診點(diǎn)采集的呼吸音數(shù)量Tab.1 The numbers of respiratory sounds on different auscultation points

實(shí)驗(yàn)2:訓(xùn)練數(shù)據(jù)同實(shí)驗(yàn)1,測(cè)試數(shù)據(jù)為除聽診點(diǎn)1之外的其他聽診點(diǎn)的所有54個(gè)異常呼吸音和142個(gè)正常呼吸音.

均采用HMM-ML和HMM-MCE 2種識(shí)別方法對(duì)上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理.實(shí)驗(yàn)結(jié)果由表2顯示,來源相同聽診點(diǎn)的呼吸音,被正確識(shí)別的概率高于89%,而來源于不同聽診點(diǎn)的呼吸音被正確識(shí)別的概率均不高.可見,不同聽診點(diǎn)的呼吸音樣本對(duì)呼吸音HMM建模具有不容忽視的影響,同時(shí)也發(fā)現(xiàn)相同的實(shí)驗(yàn)條件下,HMM-MCE方法能獲得更好的識(shí)別效果.

表2　單個(gè)聽診點(diǎn)呼吸音分類實(shí)驗(yàn)對(duì)比Tab.2 The classification experiments of respiratory sounds on single auscultation point

3.2多聽診點(diǎn)呼吸音識(shí)別實(shí)驗(yàn)

為了減小呼吸音聽診點(diǎn)的不同對(duì)HMM建模的影響,在HMM訓(xùn)練階段采用不同聽診點(diǎn)呼吸音混合訓(xùn)練的策略,所使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3所示.

同時(shí)為了觀察數(shù)據(jù)樣本時(shí)長對(duì)識(shí)別效果的影響,分別導(dǎo)入每個(gè)呼吸音文件的前500幀(約2～3個(gè)呼吸周期)、前1 000幀(約4～5個(gè)呼吸周期)、前1 500幀(約7～8個(gè)呼吸周期)、前2 000幀(約9～10個(gè)呼吸周期)和全部幀數(shù)(約2 500幀,10～12個(gè)呼吸周期)進(jìn)行了5組實(shí)驗(yàn).均采用HMM-ML和HMM-MCE 2種識(shí)別方法進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示.

表3　多個(gè)聽診點(diǎn)呼吸音實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Tab.3 The experimental data of respiratory sounds on many auscultation point

圖2　混合聽診點(diǎn)實(shí)驗(yàn)在不同樣本時(shí)長情況下的性能對(duì)比Fig.2 The performance comparison of different length samples in mixed auscultation points′experiment

由圖2可知,當(dāng)呼吸音樣本時(shí)長僅為2～3個(gè)呼吸周期時(shí),2種分類策略的正確識(shí)別率均超過91%,其中,HMM-MCE方法取得更好的分類性能;當(dāng)樣本時(shí)長不少于8個(gè)呼吸周期時(shí),隨著樣本數(shù)據(jù)的增加,2種分類方法的正確識(shí)別率均提高,但HMM-MCE方法的分類性能提升幅度大,且一直表現(xiàn)出比HMM-ML方法更優(yōu)秀的類別區(qū)分能力.

上述5組實(shí)驗(yàn)中對(duì)每種類型(正常/異常)正確識(shí)別的統(tǒng)計(jì)情況如圖3所示.當(dāng)幀數(shù)目相同時(shí),與HMM-ML方法相比,HMM-MCE方法在大多數(shù)情況下對(duì)正常肺音和異常肺音正確識(shí)別的準(zhǔn)確性更高.當(dāng)幀數(shù)目為500幀時(shí),受到樣本時(shí)長過短的影響, HMM-ML方法和HMM-MCE方法均出現(xiàn)過擬合的情況.當(dāng)幀數(shù)目大于1 000幀之后.隨著樣本數(shù)據(jù)量的增加,HMM-MCE具有更強(qiáng)的區(qū)分效果.

4 結(jié) 論

考慮到呼吸音的時(shí)序特點(diǎn)及不同類型呼吸音之間的差異性,本研究基于MCE準(zhǔn)則對(duì)異常呼吸音和正常呼吸音進(jìn)行HMM建模,提高了對(duì)呼吸音類別的區(qū)分.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無論在單聽診點(diǎn)呼吸音識(shí)別還是混合聽診點(diǎn)呼吸音識(shí)別的實(shí)驗(yàn)中,本研究所提出的HMM-MCE分類方法的識(shí)別性能均優(yōu)于HMM-ML方法,同時(shí)由于MCE算法對(duì)正常呼吸音HMM和異常呼吸音HMM的訓(xùn)練使不同類型的模型差距拉大,加強(qiáng)了模型的區(qū)分性,使得MCE算法對(duì)正常呼吸音和異常呼吸音的正確分類能力明顯高于ML算法.本研究工作為異常呼吸音類型的細(xì)分類研究進(jìn)行了可行性研究的技術(shù)鋪墊.

圖3　不同實(shí)驗(yàn)條件下正確識(shí)別類型的統(tǒng)計(jì)Fig.3 The statistics of correct identification in different experimental conditions

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Respiratory Sound Classification Approach Based on Minimum Classification Error

LI Lin1,XU Wenhao1,HONG Qingyang1*,TONG Feng2,WU Jinzhun3,YAN Weiyuan3

(1.School of Information Science and Engineering,Xiamen University,Xiamen 361005,China; 2.College of Ocean&Earth Sciences,Xiamen University,Xiamen 361102,China; 3.The First Affiliated Hospital of Xiamen University,Xiamen 361003,China)

Unlike the traditional auscultation,automatic respiratory sound classification technology summarizes the scientific descriptions of pathological features from a large number of respiratory sound samples.And it serves as an automatic and quantitative auscultation tool to diagnose abnormalities and disorders in the lung.A classification procedure based on minimum classification error (MCE)approach using hidden Markov models(HMM)is proposed in this paper.The parameters of H MM are estimated by loss functions between different models of normal sounds and abnormal sounds,which aim to distinguished healthy subjects and patients. The experiment results show that the proposed HMM-MCE approach obtains higher classfication accuracy in comparison with the traditional HMM-ML method.

respiratory sound classification;hidden Markov model;minimum classification error;maximum likelihood

TN 912

A

0438-0479(2016)06-0901-05

10.6043/j.issn.0438-0479.201602021

2016-02-19 錄用日期:2016-04-27

國家自然科學(xué)基金(61105026,11274259)

qyhong@xmu.edu.cn

李琳,徐文皓,洪青陽,等.基于最小分類誤差準(zhǔn)則的呼吸音分類技術(shù)[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,55(6): 901-905.

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