【摘 要】
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目前先心病的初诊主要依靠心脏听诊,对心音信号进行分析研究有助于先心病初诊阶段的辅助诊断。本文首先对从临床采集的正常心音信号和先心病心音信号进行去噪预处理,之后提取
【机 构】
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云南大学信息学院,云南省阜外心血管病医院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“先天性心脏病心音库构建及特征提取算法研究”,项目编号:61261008,云南省重大科技专项“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”,项目编号:2018ZF017资助
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目前先心病的初诊主要依靠心脏听诊,对心音信号进行分析研究有助于先心病初诊阶段的辅助诊断。本文首先对从临床采集的正常心音信号和先心病心音信号进行去噪预处理,之后提取心音信号的小波倒谱系数(WCC)作为特征,采用概率神经网络(PNN)作为分类器,用154例正常心音和105例先心病心音对分类器进行训练,用66例正常心音和45例先心病心音进行了测试。实验结果为:对正常心音的正确识别率为91%,对异常心音的正确识别率为86.7%,平均识别率89.2%。
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