【摘 要】
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心脏听诊是先心病初诊和筛查的主要手段。传统心音分类算法普适性差,过程复杂,不利于将来实时化决策。采用1800个心音信号对几种时间序列分类的主流深度学习网络进行训练,结
【机 构】
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云南大学信息学院,云南省阜外心血管病医院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61261008),2018云南省重大科技专项(No.2018ZF017)
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心脏听诊是先心病初诊和筛查的主要手段。传统心音分类算法普适性差,过程复杂,不利于将来实时化决策。采用1800个心音信号对几种时间序列分类的主流深度学习网络进行训练,结果显示循环神经网络易出现过拟合;长短时记忆网络分类损失值0.257,准确率0.872;卷积神经网络损失值0.25,准确率0.896。实验表明卷积神经网络相比较其他两种网络具备更大的潜力。基于卷积神经网络的先心病分类算法,因训练样本量大,使网络普适性得到了保证。与其他分类器相比,CNN的另一个优势是其可自动提取特征。该研究有望用于机器辅助听诊。
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