【摘 要】
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为提高医生筛查先天性心脏病的效率，设计一款基于卷积神经网络的先天性心脏病筛查系统。系统以软硬协同的方式实现心音、心电等生理参数的实时同步采集以及可视化和定量化分析。系统包含上下位机，下位机以FPGA为核心实现心音心电数据采集以及小波阈值去噪等预处理，上位机在Windows系统环境下以Python编程语言实现二阶谱特征提取、卷积神经网络二分类识别以及用户界面可视化显示。最终，系统对200名志愿者进行
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为提高医生筛查先天性心脏病的效率，设计一款基于卷积神经网络的先天性心脏病筛查系统。系统以软硬协同的方式实现心音、心电等生理参数的实时同步采集以及可视化和定量化分析。系统包含上下位机，下位机以FPGA为核心实现心音心电数据采集以及小波阈值去噪等预处理，上位机在Windows系统环境下以Python编程语言实现二阶谱特征提取、卷积神经网络二分类识别以及用户界面可视化显示。最终，系统对200名志愿者进行测试，准确率达到94.5%，特异度为95.9%，敏感度为93.2%。结果表明系统具有良好的表现，可以为临床先心病筛查提供有效的辅助。
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