医療サービスの未充足層へのアクセスを向上させることは、重篤な疾患を即時に対応できるようにする上で極めて重要である。特に熟練した医療従事者が極度に不足している状況では、デジタル式聴診器を用いた基本的な肺音分類が、慢性閉塞性肺疾患（COPD）を含む呼吸器疾患の即時診断に活用できる。本研究では、STFT（短時間フーリエ変換）およびウェーブレット特徴抽出技術を活用することで、最先端の手法と比較して精度を向上させる、改良型の二重ResNet（bi-ResNet）深層学習アーキテクチャ「LungBRN」を提案した。公正な評価を確保するため、ICBHI 2017チャレンジで公式に採用されたベンチマーク基準および「訓練・テスト」データ分割手法を採用した。その結果、本手法は50.16%の精度を達成し、ICBHI 2017に参加したすべてのチームの中で最も高い性能を示した。