基于CNN-LSTM心音分类方法的研究

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心音为疾病的诊断提供了初步的线索,有助于医生对疾病的评估,但传统的心音诊断训练费用昂贵,难以推广应用。针对以上问题,本文提出了一种基于CNN-LSTM的心音自动诊断分类方法,并给出了该方法的体系结构。网络结构由两个局部特征学习块和一个长短期记忆层组成,局部特征学习块主要包括一个卷积层和一个池化层。CNN利用卷积层和池化层来学习局部相关性,同时提取层次相关性。LSTM层用于从学习到的局部特征中学习长期相关性。文章中设计的网络可以充分利用这两种网络的优点,克服它们各自的缺点。实验采用了著名的Peter Ben
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