基于深度卷积神经网络的异常心音识别算法

• 作者: 夏向玲 雷磊 沈丹凤
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 小波变换 深度学习 异常心音识别
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 信息化论坛
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: R540.4+4|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2020.12.021

摘要

异常心音识别是一种自动检测心音是否正常的技术,被广泛用于智能听诊系统(如智能听诊器).能够通过5G网络/互联网实现相应诊疗服务,降低疫情防控期间的社区感染与医院感染机会.本研究提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)的异常心音识别算法.在该算法中,心音关键信息由倒谱系数表示.DCNN在训练阶段从倒谱系数中学习心音的特性,并在识别阶段利用心音特性自动识别出异常心音.实验结果表明,该算法能够较准确地识别异常心音且识别时间较短.