Abstract Heart auscultation är det primära verktyget för screening och diagnos inom primärvården [1]. Tillgång till digitala stetoskop och mobila enheter ger kliniker en möjlighet att spela in och analysera hjärtljud (PCG) för diagnostiska ändamål. Målet med 2016 PhysioNet/CinC Challenge är att utveckla algoritmer för att klassificera normala/onormala hjärtljudinspelningar [2]. Vi föreslog en ensemble av en funktionsbaserad klassificering och en djupinlärningsbaserad klassificering för att öka hjärtljudens klassificeringsprestanda. Ett blockdiagram över den föreslagna metoden för klassificering av normal/onormal PCG visas i bild. 1. Vad är det för fel på dig?  Utmaningen databasen gav PCG-inspelningar av friska försökspersoner och patologiska patienter samlade på antingen en klinisk eller icke-klinisk miljö. Detaljer om utmaningen dataset finns i [2]. För algoritmutveckling genererades interna utbildnings- och testuppsättningar genom att slumpmässigt ta 80 % och 20 % av uppgifterna från varje databas, samtidigt som samma förekomst av onormala klasser behölls. In-house träningsset användes för utbildning och korsvalidering av olika modeller, och in-house testset användes för utvärdering av klassificeringsprestanda oberoende av blindtestdatasetet. Varje PCG provtogs om till 1000 Hz, bandpass filtreras mellan 25 Hz och 400 Hz, och sedan förbehandlas för att ta bort eventuella spikar i PCG [3]. Dessutom var förbehandlade PCG segmenterade i fyra hjärtljudtillstånd med hjälp av en segmenteringsmetod som föreslagits av Springer et al. [4]............................................................... Varje PCG består av mer än en hjärtcykel (beat), och varje slag består av fyra hjärtljudstillstånd (dvs. S1, systol, S2, och diastol). I detta tillvägagångssätt utbildades en variant av AdaBoost classifier [5] för klassificering av normala/onormala PCG med hjälp av tids- och frekvensdomänfunktioner. Medelvärde och standardavvikelse (SD) för följande parametrar användes som tid-domänfunktioner (36 funktioner): 1. PCG-intervall: RR-intervall, S1-intervall, S2-intervall, systoliska intervall, diastoliska intervall, förhållandet mellan systoliskt intervall och RR-intervall för varje hjärtslag, förhållandet mellan diastoliskt intervall och RR-intervall för varje hjärtslag, förhållandet mellan systoliskt och diastoliskt intervall för varje hjärtslag. 2. Utgångspunkten är följande: PCG amplituder: förhållandet mellan den genomsnittliga absoluta amplituden under systolen och den under S1-perioden i varje hjärtklappning, förhållandet mellan den genomsnittliga absoluta amplituden under diastolen och den under S2-perioden i varje hjärtklappning, amplitudens skevhet under S1-perioden i varje hjärtklappning, amplitudensen under S2-perioden i varje hjärtklappning, amplitudens skevhet under systolperioden i varje Dator i kardiologi 2016; 43:
Potes m.fl. REF använde en ensemble av AdaBoost och CNN-klassning för att klassificera normala/onormala hjärtslag.
Ensemble of feature-based and deep learning-based classifiers for detection of abnormal heart sounds
{'venue': '2016 Computing in Cardiology Conference (CinC)', 'journal': '2016 Computing in Cardiology Conference (CinC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}