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题名基于心动周期估计的心音分割及异常心音筛查算法
被引量：6
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作者
赵湛
张旭茹
方震
陈贤祥
杜利东
李田昌
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机构
中国科学院电子学研究所
中国科学院大学
中国人民解放军海军总医院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期2677-2683,共7页
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基金
国家自然科学基金(61302033)
北京市自然科学基金(Z160003)
+2 种基金
国家重点研发计划(2016YFC1304302
2016YFC0206502
2016YFC1303900)~~
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文摘
心脏疾病是全球发病率和死亡率最高的疾病,心音听诊可以获取心脏的机械特性及结构特征,与超声心动图、核磁共振等无创诊断技术相比具有快速、低成本和操作简单的优势。心音信号成分复杂,容易受到各种噪声和干扰的影响,听诊诊断结果容易受到医生主观性的影响,极大限制了心音听诊的应用。该文提出一种基于心动周期估计的心音分割及异常心音筛查算法,预先估计了心音的心动周期,存在随机干扰的情况下也可以正确识别信号中80%以上的心动周期,提高了算法的稳定性。同时提出了区分度良好的时域和频域特征指标,利用支持向量机建模,对异常心音的识别率可达92%。算法可辅助医生诊断,或用于家用便携式心音监护设备。
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关键词
心音分割
异常心音筛查
支持向量机
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Keywords
phonocardiogram segment
Abnormal PCG screening
Support Vector Machine （SVM）
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R443.4
[医药卫生—诊断学]
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题名基于Bi-LSTM与状态约束的心音分割算法
被引量：4
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作者
王幸之
杨宏波
宗容
潘家华
王威廉
谭贺飞
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机构
云南大学信息学院
昆明医科大学
云南省阜外心血管病医院结构心脏病病区
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期269-275,303,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(81960067)
云南省重大科技专项项目(2018ZF017)。
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文摘
心音分割是进行准确心音分类的前提。针对心音分割,提出一种基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)与状态约束的算法。该文通过网格法确定Bi-LSTM网络中的最佳参数,并训练出心音状态识别模型;统计Bi-LSTM预测的心音状态持续时间,并计算自相关参数;利用自相关参数和心音固有状态转移规则对预测的心音状态进行约束处理。使用五折交叉验证法在PhysioNet/CinC 2016数据集上进行测试,该算法与同类算法相比,整体性能更佳。
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关键词
心音图
心音分割
Bi-LSTM网络
状态约束
自相关
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Keywords
phonocardiogram
Heart sound segmentation
Bi-LSTM network
State constraint
Autocorrelation
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分类号
TP392
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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