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研究发现，肺癌患者往往具有刺激性干咳的症状，这种咳嗽声与其他呼吸系统疾病造成的咳嗽具有不同的声学特性。
因此本软件基于深度学习的利用咳嗽声检测肺癌患者的方法，通过移植到智能手机等移动设备端，实现一种便捷快速的检测筛查方法。
同时，由于咳嗽音与语音相比在频谱上具有更加复杂的能量分布，本软件在所采用的卷积神经网络中提出一种可变子频带注意力加权模块，该模块可以灵活改变加权时划分子频带的数量，并可用于网络中的不同位置，实现对咳嗽音不同频带特征的充分利用，提升模型的检测性能。
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