[發明專利]一種基于前饋卷積神經網絡的心音分類方法

有效

• 申請號: 202110159233.6
• 申請日: 2021-02-05
• 公開（公告）號: CN112971839B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發明（設計）人: 王威廉;葛冰冰;李國正;張欣
• 申請（專利權）人: 云南大學
• 主分類號: A61B7/04
• 分類號: A61B7/04;A61B5/318;A61B5/00
• 代理公司: 云南派特律師事務所 53110
• 代理人: 張怡

本發明涉及深度學習的心音分類領域。本發明所述的基于前饋卷積神經網絡的心音分類方法包括如下步驟：步驟S1：對患者同步采集20s的心音信號和心電信號，采樣頻率5000Hz；步驟S2：將所采集的時長20s的心音信號和心電信號通過窗函數截斷成若干個片段；步驟S3：從心電信號中提取周期標記，即使用R峰檢測器與T波探測器對同步采集心音心電的信號進行位置標注；步驟S4：步驟S3獲取周期標記后，進行分割以獲得一個心動周期，稱之為子周期；步驟S5：計算所有子周期包絡并以矩陣形式獲得的時頻特征，作為網絡訓練的樣本集；步驟S6：用S5所獲樣本集對卷積神經網絡初始模型進行訓練及實現心音分類。

技術領域

本發明涉及深度學習的心音分類領域，尤其是采用基于前饋卷積神經網絡的心音分類方法。

背景技術

心音圖(phonocardiogram，PCG)是將心音的振動轉變成時間序列振動波記錄的圖形。心音探頭將心音及心臟雜音描記下來供臨床分析，有助于心臟病的病因診斷和了解心臟雜音的產生機制。每一個心動周期會產生4個心音，但使用聽診器一般只能聽到第一心音和第二心音，在某些健康兒童和青年人有時可聽到第三心音，一般使用聽診器不易聽到第四心音，而大多數正常人可在心音上記錄到低小的第四心音，故進行心音檢查可彌補臨床聽診上的不足。

基于潛在心臟畸形的嚴重程度的陳述。到目前為止，心臟聽診仍然是最重要的一線臨床篩查先天性心臟病(CHD，congenital heart disease)和其它心臟疾病的首選工具，以盡早檢查出疑似患者，但需要實施者具有豐富的臨床經驗。這對社區保健醫生、鄉鎮衛生院的基層醫生來講難以勝任，無法正確區分健康兒童中經常出現的生理性雜音和那些與提示CHD(異常雜音)的異常血流動力學有關的雜音。超聲心動圖用于對CHD患者的確診，但該設備價格昂貴，使用成本高，且需要專業人士操作，并不適用于大規模篩查CHD階段。因而，首先采用心臟聽診篩查CHD疑似患者，再行超聲心動圖檢查是目前臨床慣用的檢查方案。如何解決心臟聽診中需要豐富的臨床經驗問題，目前借助人工智能(AI)進行機器輔助診斷已經成為研究熱點，例如多媒體教學干預、遠程醫療應用或其他基于計算機的臨床決策支持系統。

使用卷積神經網絡對心音進行時頻表示在近期屬于該領域內熱點，但是現有的卷積神經網絡在訓練心音的時候，往往因為噪聲較大，無法實現精確的主峰的跟蹤，從而無法實現可靠的周期標記；而且存在雜音，對于診斷形成了干擾。