| FrFT-Bark域特征提取与CNN残差收缩网络心音分类算法 |
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| 引用本文： | 樊庆玲,杨宏波,郭涛,张伟,王威廉.FrFT-Bark域特征提取与CNN残差收缩网络心音分类算法[J].云南大学学报(自然科学版),2023(3):564-574. |
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| 作者姓名： | 樊庆玲 杨宏波 郭涛 张伟 王威廉 |
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| 作者单位： | 1. 云南大学信息学院;2. 云南省阜外心血管病医院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（81960067）； |
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| 摘 要： | 为充分挖掘心音信号的生理、病理信息，提高心音自动分类的准确率，提出一种不依赖于分割和去噪的心音自动分类新算法.首先提取心音信号Bark域分数傅里叶变换的时频特征，然后将深度残差收缩网络引入卷积神经网络中构建新的分类模型，该模型能够自动去除与当前任务无关的特征信息，提高模型预测的准确率及稳定性.研究所用心音样本5 000例，其中1 000例用于测试.实验结果表明，提出算法的准确率、灵敏度、特异度分别为0.925、0.902、0.948,F1值为0.923.该方法整体性能较以往方法有明显提升，具有较强的鲁棒性和泛化能力，有望应用于先心病的临床筛查.
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| 关 键 词： | 心音分类 Bark域分数傅里叶变换 卷积神经网络 深度残差收缩网络 |
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