一种基于自注意力机制的深度去噪模型，用于在嘈杂环境中实时去除肺部声音中的噪声

《Biomedical Signal Processing and Control》：A self-attention-driven deep denoiser model for real time lung sound denoising in noisy environments

针对传统肺音去噪方法在复杂噪声和实时应用中的不足，本文提出Uformer模型，结合CNN编码器提取特征、Transformer编码器捕捉长程依赖，以及CNN解码器生成清洁信号。实验表明，Uformer在合成和真实噪声中均显著提升信噪比，优于现有方法，为电子听诊器中的肺音去噪提供了有效解决方案。

　　在现代医学领域，呼吸系统疾病的诊断和监测具有重要的临床价值。肺部听诊作为一项传统手段，长期以来被医生用于评估患者的呼吸状况。然而，随着医疗技术的进步和对客观诊断的需求增加，肺部声音（Lung Sounds, LS）的采集和分析面临着新的挑战。特别是在实际临床环境中，肺部声音往往受到多种干扰因素的影响，如心音、环境噪音、设备噪声、患者运动噪声以及人为干扰等。这些噪声不仅降低了听诊的准确性，还可能导致误诊或漏诊，从而影响疾病的早期发现和治疗。

面对上述问题，传统的去噪方法在处理肺部声音时存在诸多局限性。例如，基于小波变换的阈值去噪方法虽然在某些情况下表现良好，但在处理复杂噪声和动态变化的信号时往往效果不佳。此外，这些方法在实际应用中需要手动提取特征，不仅增加了处理的复杂性，还可能导致信号处理过程中的延迟。而基于深度学习的方法则在一定程度上克服了这些缺陷，通过端到端的处理流程实现了更高效的信号去噪。然而，现有的一些深度学习模型在处理肺部声音时仍然存在一些不足，尤其是在应对心音与肺部声音之间的频谱重叠问题时，未能完全解决这一挑战。

因此，本研究提出了一种名为“Uformer”的新型深度去噪模型，专门针对肺部声音的去噪任务进行了优化。该模型采用了一种双编码器-解码器的结构，将卷积神经网络（CNN）与Transformer架构相结合，以提升模型在复杂噪声环境下的性能。CNN编码器模块用于提取肺部声音的潜在特征，Transformer编码器模块则进一步增强了对肺部声音特征的编码能力，并能够有效捕捉信号中的长距离依赖关系。最后，CNN解码器模块将这些信息整合，生成高质量的去噪信号。整个模型的设计旨在减少对人工特征提取的依赖，提高信号处理的实时性和准确性。

在实验部分，我们使用了多种合成和真实世界噪声类型对Uformer模型进行了测试。这些噪声包括高斯白噪声（WGN）、粉红噪声、心音噪声以及医院环境中的实际噪声。实验中，我们特别关注了心音与肺部声音之间的干扰问题，因为这种干扰在实际临床环境中尤为常见。测试数据的信噪比（SNR）范围为?12 dB到15 dB，涵盖了从低信噪比到高信噪比的不同场景。实验结果表明，Uformer模型在处理低信噪比的肺部声音时，平均信噪比提升了16.51 dB，而在处理医院环境噪声时，其平均信噪比达到了19.31 dB，表现出优于现有模型的性能。此外，该模型在参数数量较少的情况下，仍然能够实现良好的去噪效果，这表明其在实际应用中的可行性。

从模型的结构来看，Uformer的创新之处在于其对Transformer架构的合理利用。传统的Transformer模型在处理时间序列信号时，往往难以捕捉到局部的特征细节，而Uformer通过在编码器中引入多头注意力机制，使得模型能够更有效地处理非确定性和重叠的噪声。这种注意力机制不仅能够增强模型对长距离依赖关系的捕捉能力，还能够在解码过程中更精确地恢复原始信号。同时，CNN编码器和解码器的结合，使得模型在处理局部特征时具备更高的灵活性和适应性。

在实验验证过程中，我们采用了多种不同的数据集，包括国际生物医学健康信息学会议（ICBHI）2017数据集和阿卜杜勒大学医院（AUH）数据集。这些数据集涵盖了正常和异常的肺部声音，并且包含了多种噪声源，如心音和医院环境噪声。通过在这些数据集上进行实验，我们不仅验证了Uformer模型在不同噪声环境下的泛化能力，还评估了其在实际临床场景中的适用性。实验结果表明，Uformer模型在处理各种噪声条件下的肺部声音时，能够保持较高的信噪比和信号质量，从而为医生提供更准确的诊断依据。

尽管Uformer模型在实验中表现良好，但我们也认识到其存在的一些局限性。首先，模型的评估主要依赖于合成噪声，尽管我们引入了真实世界噪声以模拟更复杂的临床环境，但合成噪声仍然无法完全反映实际噪声的动态性和不可预测性。其次，当前的实验数据集规模相对有限，可能影响模型在更广泛场景下的泛化能力。此外，模型在处理某些特定类型的噪声时，如心音与肺部声音的重叠问题，仍然存在一定的挑战。虽然我们通过多头注意力机制提高了模型对这些复杂噪声的处理能力，但在某些情况下，模型可能仍然无法完全区分心音和肺部声音。

为了进一步优化模型性能，我们进行了消融实验，以评估Transformer编码器在模型中的作用。通过比较三种不同的模型配置，即Uformer+（包含两个注意力块）、Uformer（包含一个注意力块）和Noformer（不包含任何注意力块），我们发现，包含注意力机制的模型在处理复杂噪声时表现更优。特别是在心音与肺部声音的重叠问题上，注意力机制显著提升了模型的区分能力。这些实验结果表明，Transformer编码器在Uformer模型中起到了至关重要的作用，其多头注意力机制能够有效捕捉信号中的长距离依赖关系，从而提高去噪效果。

此外，我们还对模型的训练和评估过程进行了详细分析。在训练阶段，我们采用了多种噪声类型对模型进行训练，以确保其在不同噪声环境下的适应性。在评估阶段，我们使用了多种指标，包括信噪比、均方误差（MSE）和信号相似度（如互相关系数），以全面衡量模型的性能。实验结果表明，Uformer模型在多个指标上均优于现有方法，特别是在处理真实世界噪声时，其信噪比和信号相似度均显著提高。

总的来说，本研究提出的Uformer模型在肺部声音去噪任务中展现出了良好的性能和泛化能力。通过将CNN与Transformer架构相结合，模型能够在处理复杂噪声时保持较高的信号质量，从而为医生提供更准确的诊断依据。然而，模型仍然存在一些局限性，如对合成噪声的依赖性较强，以及在处理某些特定噪声时的挑战。未来的研究可以进一步优化模型的训练策略，引入更多真实世界噪声数据，并探索更高效的信号处理方法，以提升模型在实际临床环境中的适用性。

在实际应用中，Uformer模型的去噪能力对于提高肺部听诊的准确性具有重要意义。通过去除环境噪声和心音干扰，医生可以更清晰地听到肺部的异常声音，从而更早地发现潜在的疾病。此外，该模型的端到端设计使得其在实际医疗设备中的应用更加便捷，无需复杂的预处理步骤。这种简洁的处理流程不仅提高了工作效率，还减少了人为误差的可能性。

随着人工智能技术的不断发展，深度学习在医学信号处理中的应用前景广阔。Uformer模型的提出，为肺部声音去噪提供了一种新的解决方案，其结合CNN和Transformer的优势，使得模型在处理复杂噪声时更加高效和准确。然而，深度学习在医学信号处理中的应用仍然面临诸多挑战，如数据的多样性和复杂性、模型的可解释性以及计算资源的需求等。未来的研究可以进一步探索如何提高模型的可解释性，使其在临床应用中更加透明和可信。

在本研究中，我们还对模型的结构进行了详细描述。CNN编码器模块负责提取肺部声音的潜在特征，而Transformer编码器模块则进一步增强了对这些特征的编码能力，并能够捕捉信号中的长距离依赖关系。CNN解码器模块则负责将这些信息整合，生成高质量的去噪信号。整个模型的设计旨在减少对人工特征提取的依赖，提高信号处理的实时性和准确性。

此外，我们还对模型的训练和评估过程进行了优化。在训练过程中，我们采用了多种噪声类型对模型进行训练，以确保其在不同噪声环境下的适应性。在评估过程中，我们使用了多种指标，包括信噪比、均方误差和信号相似度，以全面衡量模型的性能。实验结果表明，Uformer模型在多个指标上均优于现有方法，特别是在处理真实世界噪声时，其信噪比和信号相似度均显著提高。

本研究的成果表明，Uformer模型在肺部声音去噪任务中具有较高的应用价值。通过去除环境噪声和心音干扰，医生可以更清晰地听到肺部的异常声音，从而更早地发现潜在的疾病。此外，该模型的端到端设计使得其在实际医疗设备中的应用更加便捷，无需复杂的预处理步骤。这种简洁的处理流程不仅提高了工作效率，还减少了人为误差的可能性。

未来的研究可以进一步优化模型的训练策略，引入更多真实世界噪声数据，并探索更高效的信号处理方法，以提升模型在实际临床环境中的适用性。此外，模型的可解释性也是一个重要的研究方向，通过增加模型的透明度，使其在临床应用中更加可信。同时，模型的计算效率也需要进一步提升，以适应实际医疗设备的硬件条件。

综上所述，本研究提出的Uformer模型在肺部声音去噪任务中展现出了良好的性能和泛化能力。通过将CNN与Transformer架构相结合，模型能够在处理复杂噪声时保持较高的信号质量，从而为医生提供更准确的诊断依据。尽管模型仍然存在一些局限性，如对合成噪声的依赖性较强，以及在处理某些特定噪声时的挑战，但其在实际应用中的潜力不容忽视。未来的研究可以进一步探索如何优化模型的训练和评估过程，以提高其在不同噪声环境下的适用性。