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可部署在微控制器上的端到端心音分类算法
1
作者
李澳
李帅忠
+3 位作者
杨宏波
高宇阳
潘家华
王威廉
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第11期3095-3102,共8页
针对目前心音分类算法计算复杂、对硬件资源要求高的问题,提出了一种端到端轻量级心音分类算法,并可部署到微控制器上。该算法无需对心音进行心动周期分割、特征提取等复杂预处理操作,就可自动提取心音特征,实现心音分类。通过采用一系...
针对目前心音分类算法计算复杂、对硬件资源要求高的问题,提出了一种端到端轻量级心音分类算法,并可部署到微控制器上。该算法无需对心音进行心动周期分割、特征提取等复杂预处理操作,就可自动提取心音特征,实现心音分类。通过采用一系列软硬件综合优化设计策略,该算法已成功部署在微控制器ESP32-S3上,所需模型参数仅为19.6 k。在两个不同的数据集上进行了测试,实验结果表明其二分类准确率分别为0.928和0.923。该方法为简便化的先天性心脏病筛查提供了一种新思路。
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关键词
心音
分类
端到端
轻量级
微控制器
先天性心脏病
边缘计算
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题名
可部署在微控制器上的端到端心音分类算法
1
作者
李澳
李帅忠
杨宏波
高宇阳
潘家华
王威廉
机构
云南大学信息学院
云南省阜外心血管病医院结构性心脏病病区
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第11期3095-3102,共8页
基金
国家自然科学基金项目(81960067)
2018云南省重大科技专项基金项目(2018ZF017)。
文摘
针对目前心音分类算法计算复杂、对硬件资源要求高的问题,提出了一种端到端轻量级心音分类算法,并可部署到微控制器上。该算法无需对心音进行心动周期分割、特征提取等复杂预处理操作,就可自动提取心音特征,实现心音分类。通过采用一系列软硬件综合优化设计策略,该算法已成功部署在微控制器ESP32-S3上,所需模型参数仅为19.6 k。在两个不同的数据集上进行了测试,实验结果表明其二分类准确率分别为0.928和0.923。该方法为简便化的先天性心脏病筛查提供了一种新思路。
关键词
心音
分类
端到端
轻量级
微控制器
先天性心脏病
边缘计算
Keywords
heart sound
classification
end-to-end
lightweight
microcontroller
congenital heart disease
edge computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可部署在微控制器上的端到端心音分类算法
李澳
李帅忠
杨宏波
高宇阳
潘家华
王威廉
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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