【摘 要】
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先天性心脏病是出生时即出现的心脏结构缺陷和功能不全问题,发病率近年来仍呈上升趋势,云南为先心病的高发区。存在先天性心脏缺陷的患者,其心脏血液循环呈病理性状态,会影响心脏功能及其工作效率。医学日渐发达,目前降低先心病死亡率的关键在于及时确诊和有效治疗,而云南部分偏远地区由于医疗条件和经济能力有限,加之医疗意识薄弱,往往错过最佳治疗时间。本文针对先心病初诊辅助诊断构思,研究通过人工智能的手段使人们在不
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（NO.61261008）,先天性心脏病心音库构建与心音特征提取方法研究； 国家自然科学基金项目（NO.81960067）,基于人工智能的先心病心音相关肺动脉高压机器辅助诊断技术研究及数据库构建； 云南省重大科技专项（NO.2018ZF017）,基于人工智能与互联网+的先心病初诊辅助诊断技术研究与平台研发；
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先天性心脏病是出生时即出现的心脏结构缺陷和功能不全问题,发病率近年来仍呈上升趋势,云南为先心病的高发区。存在先天性心脏缺陷的患者,其心脏血液循环呈病理性状态,会影响心脏功能及其工作效率。医学日渐发达,目前降低先心病死亡率的关键在于及时确诊和有效治疗,而云南部分偏远地区由于医疗条件和经济能力有限,加之医疗意识薄弱,往往错过最佳治疗时间。本文针对先心病初诊辅助诊断构思,研究通过人工智能的手段使人们在不花费大量财力物力的情况下及时发现病情。论文主要对正常心音和先心病心音进行分析研究,构建基于深度卷积神经网络的先心病心音分类模型,以期用于辅助诊断。论文的主要内容包括:1.心音信号去噪。针对心音采集过程中掺杂的非病理性噪声,利用功率谱减法、巴特沃斯滤波和小波阈值函数分别对心音进行降噪处理。通过实验对比三种方法的降噪效果,结果表明,小波阈值函数对心音去噪更具优势。2.心音周期提取。利用心音与心电的医学联系,搭建隐半马尔可夫模型对心音信号进行状态分割,准确定位心音的四个状态,包括S1、收缩期、S2和舒张期,并提取出每例心音的若干心动周期。3.心音特征提取。提出了基于改进的MFCC和GFCC混合特征（HMGFCC）的心音信号特征提取方法,对心音加窗部分进行改进,有效防止频谱泄露造成的特征丢失问题。针对单一特征无法较好表征信号特征的缺点,综合MFCC与GFCC特征提取的优势,提取混合特征HMGFCC,并采用主成分分析算法进行特征筛选。4.心音分类。本文从一维和二维两个角度研究先心病心音在深度学习模型上的分类性能。首先将预处理后获得的单周期心音作为CNN-LSTM模型的输入进行训练和测试;再将提取的心音特征以二维特征图的形式作为深度学习神经网络的输入进行分类。使用的网络模型包括:改进的Alex Net、VGG16、Res Net18、改进的Inception网络。研究发现,Inception-v4在心音分类上的性能最优。
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