基于小波分析和神经网络的心音信号研究

• 作者: 郑若金 陈天华 韩力群
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 冠心病 心音信号 小波分析 自回归-移动平均模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 170-173
• 分类号: TN911.72
• 字数: 2880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.05.041

摘要

针对传统的冠心病诊断方法具有不准性或有创性问题,积极广泛开展冠心病无损检测的研究,提高诊断准确性,为大众提供方便可行的检测手段是十分必要的.在分析冠状动脉堵塞与心音信号关系的基础上,研究心音信号的预处理,对心音信号进行去噪和定位分段;利用ARMA模型及功率谱估计对心音信号进行分析研究,提取冠心病病理特征;通过神经网络对心音信号进行分类,实现冠心病的智能无损诊断.实验结果表明,采用上述方法进行冠心病无损诊断准确率达到85.1%,为临床上的冠心病的无损诊断提供了应用基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩力群	北京工商大学计算机与信息工程学院	51	679	14.0	24.0
2	陈天华	北京工商大学计算机与信息工程学院	79	759	16.0	23.0
3	郑若金	北京工商大学计算机与信息工程学院	2	46	2.0	2.0