【摘 要】
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心脏疾病是全球发病率和死亡率最高的疾病,心音听诊可以获取心脏的机械特性及结构特征,与超声心动图、核磁共振等无创诊断技术相比具有快速、低成本和操作简单的优势。心音信
【机 构】
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中国科学院电子学研究所,中国科学院大学,中国人民解放军海军总医院
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心脏疾病是全球发病率和死亡率最高的疾病,心音听诊可以获取心脏的机械特性及结构特征,与超声心动图、核磁共振等无创诊断技术相比具有快速、低成本和操作简单的优势。心音信号成分复杂,容易受到各种噪声和干扰的影响,听诊诊断结果容易受到医生主观性的影响,极大限制了心音听诊的应用。该文提出一种基于心动周期估计的心音分割及异常心音筛查算法,预先估计了心音的心动周期,存在随机干扰的情况下也可以正确识别信号中80%以上的心动周期,提高了算法的稳定性。同时提出了区分度良好的时域和频域特征指标,利用支持向量机建模,对异常心音的识
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