基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先心病心音信號(hào)分類算法
關(guān)鍵詞：先心病 分類 機(jī)器輔助聽診 梅爾系數(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：心臟聽診是先天性心臟病(簡(jiǎn)稱:先心病,CHD)初診和篩查的主要手段。本文對(duì)先心病心音信號(hào)進(jìn)行分析和分類識(shí)別研究,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先心病分類算法。本文算法基于臨床采集的已確診先心病心音信號(hào),首先采用心音信號(hào)預(yù)處理算法提取并組織一維時(shí)間域上心音信號(hào)的梅爾系數(shù)轉(zhuǎn)變成二維特征樣本。其次,以1 000個(gè)特征樣本用于訓(xùn)練和優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用自適應(yīng)矩估計(jì)(Adam)優(yōu)化器,獲得了準(zhǔn)確率0.896、損失值0.25的訓(xùn)練結(jié)果。最后,用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)200個(gè)心音信號(hào)樣本進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明準(zhǔn)確率達(dá)0.895,靈敏度為0.910,特異度為0.880。同其它算法相比,本文算法在準(zhǔn)確率和特異度上有明顯提高,證實(shí)了本文方法有效地提高了心音信號(hào)分類的魯棒性和準(zhǔn)確性,有望應(yīng)用于機(jī)器輔助聽診。
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