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基于3D矩阵特征的多导心音分类方法
1
作者
房玉
郭子健
+4 位作者
冷虹霞
刘星
王维博
刘栋博
邬晓臣
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025年第4期416-423,共8页
针对传统心音分类方法大多选择单通道信号的一维特征,可能会丢失不同通道、周期之间的病理关联性的问题,提出了一种基于多导心音信号提取3D矩阵特征进行心脏病分类的方法。首先对各通道的心音信号应用巴特沃斯滤波器去噪,接着定位心电R...
针对传统心音分类方法大多选择单通道信号的一维特征,可能会丢失不同通道、周期之间的病理关联性的问题,提出了一种基于多导心音信号提取3D矩阵特征进行心脏病分类的方法。首先对各通道的心音信号应用巴特沃斯滤波器去噪,接着定位心电R波峰值完成心音分割,并从中提取包括Welch法功率谱能量在内的15个时频域有效特征。其次将这15个时频特征按通道数×周期数×特征数的方式堆叠成一个3D矩阵特征集,并将此3D矩阵特征作为卷积神经网络(CNN)分类器的输入进行心音分类。该方法对测试数据集的126例正常心音和185例异常心音进行分类,准确率可达到98.9%;对临床采集的4种共126例先心病心音及正常心音进行细化分类,分类准确率可达93.9%。实验结果表明,3D矩阵特征能够有效地提取心音信号中的病理特征,相比于单通道特征,分类准确率提高了2.7%,可为心脏病临床治疗提供辅助参考。
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关键词
多通道心音
3D矩阵特征
分类
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职称材料
题名
基于3D矩阵特征的多导心音分类方法
1
作者
房玉
郭子健
冷虹霞
刘星
王维博
刘栋博
邬晓臣
机构
西华大学电气与电子信息学院
中国人民解放军西部战区总医院心血管外科
出处
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025年第4期416-423,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金(61901393)
春晖项目(z2018118,202201500)
西部战区总医院星火科技人才项目(2020013)。
文摘
针对传统心音分类方法大多选择单通道信号的一维特征,可能会丢失不同通道、周期之间的病理关联性的问题,提出了一种基于多导心音信号提取3D矩阵特征进行心脏病分类的方法。首先对各通道的心音信号应用巴特沃斯滤波器去噪,接着定位心电R波峰值完成心音分割,并从中提取包括Welch法功率谱能量在内的15个时频域有效特征。其次将这15个时频特征按通道数×周期数×特征数的方式堆叠成一个3D矩阵特征集,并将此3D矩阵特征作为卷积神经网络(CNN)分类器的输入进行心音分类。该方法对测试数据集的126例正常心音和185例异常心音进行分类,准确率可达到98.9%;对临床采集的4种共126例先心病心音及正常心音进行细化分类,分类准确率可达93.9%。实验结果表明,3D矩阵特征能够有效地提取心音信号中的病理特征,相比于单通道特征,分类准确率提高了2.7%,可为心脏病临床治疗提供辅助参考。
关键词
多通道心音
3D矩阵特征
分类
Keywords
multi-channel heart sounds
3D matrix feature
classification
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D矩阵特征的多导心音分类方法
房玉
郭子健
冷虹霞
刘星
王维博
刘栋博
邬晓臣
《中国生物医学工程学报》
北大核心
2025
0
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