摘要肺音数据集用于从电子听诊器声音检测肺部疾病。听诊器技术的进步使高质量的患者声音录音成为可能。该数据集使用电子听诊器记录健康和不健康受试者的肺音包含 7 种疾病的声音哮喘、心力衰竭、肺炎、支气管炎、胸腔积液、肺纤维化和慢性阻塞性肺病 COPD以及正常呼吸音。数据集简介数据集概述肺音数据集用于从电子听诊器声音检测肺部疾病。听诊器技术的进步使高质量的患者声音录音成为可能。该数据集使用电子听诊器记录健康和不健康受试者的肺音包含 7 种疾病的声音哮喘、心力衰竭、肺炎、支气管炎、胸腔积液、肺纤维化和慢性阻塞性肺病 COPD以及正常呼吸音。数据集包含从胸壁各个有利位置检查的音频录音听诊器放置位置由执行诊断的专科医生确定。每次录音复制三次对应强调某些身体声音的各种频率滤波器。数据集可用于开发从肺音检测肺部疾病或识别正确肺音类型的自动化方法。数据集包含来自 112 名受试者35 名健康77 名不健康的呼吸音年龄 21-90 岁平均 ±SD50.5 ±19.443 名女性和 69 名男性。文件命名规则以滤波器类型字母B、D 或 E开头后跟字母 P、唯一患者编号从 1 开始和下划线然后包括诊断、声音类型、胸部测量位置、年龄和性别。三种滤波器类型(1) BBell 钟形模式放大 20-1000 Hz 频率范围声音强调 20-200 Hz 低频(2) DDiaphragm 膜片模式放大 20-2000 Hz 频率范围声音强调 100-500 Hz 频率(3) EExtended 扩展模式放大 20-1000 Hz 频率范围声音强调 50-500 Hz 频率。胸部区域编码三个有序字母 {A 前部/P 后部}、{L 左/R 右}、{L 下/M 中/U 上}。声音类型和受试者数量正常 35、湿啰音 23、哮鸣音 41、爆裂音 8、支气管音 1、哮鸣音爆裂音 2、支气管音爆裂音 2。疾病诊断正常N、哮喘、COPD、支气管炎BRON、心力衰竭、肺纤维化、胸腔积液。数据文件包含”data annotation.xlsx”匿名人口统计信息年龄/性别、录音位置、注释符号含义和原始”.zsa”文件按患者编号范围分组每个文件最多 12 个录音。数据集用于设计自动化机器学习算法以检测肺部疾病提供来自 112 名受试者的真实肺音录音涵盖多种肺部健康状况丰富、扩展和平衡少数公开可比数据集可用于训练医疗专业人员的听诊技能。支持肺部疾病检测、肺音类型识别、音频信号处理、噪声去除、机器学习特征提取、深度学习模型训练CNN、RNN、Transformer、生物医学工程研究、人工智能医疗应用、医学教育与培训、听诊技能训练、临床决策支持。数据再利用(1) 以不同方式处理音频文件以去除噪声(2) 提出机器学习算法的特征提取技术(3) 开发和测试新的机器学习算法(4) 听诊器文件可用于专业教育和培训。数据集来源该数据集来源于112 名受试者的电子听诊器肺音录音。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-140文件大小51M原创声明本数据集为整理作品
