Automatiserad fonokardiogramanalys (PCG) kan ge bättre klinisk information till läkare för att analysera och diagnostisera olika hjärtavvikelser. Men trots de senaste framstegen i PCG-analysmetoder, är det fortfarande en utmanande uppgift att extrahera korrekt och användbar information från förorenade hjärtljudinspelningar. Huvudsyftet med detta dokument är att införa en ny metod för klassificering av normala och onormala hjärtljudinspelningar med hjälp av en inbäddad ensemble av algoritmer som inkluderar Random Forest, LogitBoost och en Cost-Sensitive Classifier. Tillvägagångssättet bestod av tre steg: förbehandling, klassificering och utvärdering. I förbehandlingen togs PCG-signaler först ned till 1 kHz med hjälp av ett polyfasantialiasfilter. Därefter segmenterades varje hjärtljud med hjälp av Springers förbättrade version av Schmidts metod för att identifiera fyra tillstånd; S1, S2, systol och diastol. Därefter extraherades 131 särdrag i tid, frekvens, våget och statistiska domäner från hela signalen och från tidpunkterna i staterna. I klassificeringsstadiet korsvaldes meta-klassifieraren på hela träningsdatasetet som tillhandahålls av Physinet Challenge 2016. I utvärderingsstadiet testades känsligheten och specificiteten hos den utbildade algoritmen med osynliga signaler som valts slumpmässigt av testmiljön Challenge. Experimentella resultat visade att det föreslagna tillvägagångssättet uppnådde en totalpoäng på 84,48 %, rankning 5. Användningen av en inbäddad uppsättning av ensembleklassare med en kombinerad uppsättning funktioner som utvunnits från olika domäner bidrog till att minska övermonteringen och förbättra klassificeringsprestandan.
Homsi m.fl. REF, som uppnådde en poäng på 84.5, införde en strategi med hjälp av en inbäddad ensemble av algoritmer som inkluderar Random Forest, LogitBoost och en Cost-Sensitive Classifier.
Automatic heart sound recording classification using a nested set of ensemble algorithms
{'venue': '2016 Computing in Cardiology Conference (CinC)', 'journal': '2016 Computing in Cardiology Conference (CinC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}