Det arbete som presenteras här gäller djupinlärning i uppgiften automatiserad hjärtauskultering, d.v.s. Känner igen avvikelser i hjärtats ljud. Vi beskriver en automatiserad hjärtljud klassificering algoritm som kombinerar användningen av tid-frekvens värmekarta representationer med en djup konvolutional neurala nätverk (CNN). Med tanke på felklassificeringens kostnadskänsliga karaktär utbildas vår CNN-arkitektur med hjälp av en modifierad förlustfunktion som direkt optimerar avvägningen mellan känslighet och specificitet. Vi utvärderade vår algoritm på 2016 PhysioNet Computing i kardiologi utmaning där målet var att korrekt klassificera normala och onormala hjärtljud från enstaka, korta, potentiellt bullriga inspelningar. Vårt inträde i utmaningen uppnådde en slutlig specificitet på 0,95, känslighet på 0,73 och totalpoäng på 0,84. Vi uppnådde den största specificitet poäng av alla utmaningar poster och, med bara en enda CNN, vår algoritm skilde sig i totala poäng med bara 0,02 jämfört med den översta platsen finisher, som använde en ensemble strategi.
Ett djupt lärandebaserat tillvägagångssätt användes i REF för automatisk igenkänning av onormala hjärtslag med hjälp av ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN).
Recognizing Abnormal Heart Sounds Using Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}