【摘 要】
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目的对各种异常心音进行分类识别,为心血管疾病的诊断与治疗提供更重要的临床信息。方法针对心音的异常种类繁多且各种异常心音的特征比较复杂的问题,提出利用主成分分析对其
【机 构】
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桂林电子科技大学生命与环境科学学院; 桂林优利特医疗电子有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金(81460273,81760322);国家重点研发计划(2016YFC1305703);广西科技攻关计划(1348020-10)
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目的对各种异常心音进行分类识别,为心血管疾病的诊断与治疗提供更重要的临床信息。方法针对心音的异常种类繁多且各种异常心音的特征比较复杂的问题,提出利用主成分分析对其心音特征进行降维,采取自组织映射神经网络进行聚类分析,并对各种异常心音和正常心音进行分类识别。结果对12类异常心音的分类准确度为97.0%,灵敏度为96.6%,特异度为100%,其性能参数均远远优于未经PCA选择时的SOM方法。结论本文方法可以为心血管疾病患者的日常监测、精确诊断和精准治疗以及疾病的预防和控制提供新的技术手段。
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