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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第六医学中心
摘要：本发明公开了用于听诊教学的心音深度学习心脏病预测方法及系统，方法包括心音数据采集、心音数据处理、心律异常检测、心血管疾病检测和心血管疾病检测。本发明涉及心音分析技术领域，具体是指用于听诊教学的心音深度学习心脏病预测方法及系统，本方案采用结合软硬件采集并预测心律异常和心血管疾病的方法构建心音听诊可视化分析和教学方案，提高了听诊教学的效率、自动性和可发展性；采用结合深度可分离卷积和动态卷积进行残差改进的一维卷积神经网络进行心律异常检测；采用结合一维和二维卷积的深度卷积神经网络，进行心血管疾病检测，通过结合手工特征和机器特征的融合，并构建一维和二维两种卷积网络，提升了机器预测的基本性能。
主权项：1.用于听诊教学的心音深度学习心脏病预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：心音数据采集，得到心音分析原始数据；步骤S2：心音数据处理，得到优化心音分析数据；步骤S3：心律异常检测，用于检测异常心跳状况，具体为依据所述优化心音数据，采用改进残差网络的一维卷积神经网络进行心律异常检测，得到心律异常分析参考数据；所述改进残差网络的一维卷积神经网络，包括改进残差块和一维卷积神经网络；所述改进残差块，用于结合深度可分离卷积和动态卷积进行心音模式的自适应学习，并提升心律异常特征捕捉的细粒度和效率；步骤S4：心血管疾病检测，用于分析并检测出心音反应的心血管病症，具体为依据所述优化心音分析数据和所述心律异常分析参考数据，采用结合一维和二维卷积的深度卷积神经网络，进行心血管疾病检测，得到心血管疾病检测参考数据，包括以下步骤：步骤S41：构建一维卷积子块；步骤S42：构建二维卷积子块；步骤S43：构建全连接层并融合特征；步骤S44：构建自注意力机制子块；步骤S45：构建决策优化子块；步骤S46：心血管疾病检测模型训练；步骤S47：心血管疾病检测和结果可视化；步骤S5：听诊教学设计，进行听诊教学流程设计，得到心音分析听诊教学方案参考。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军总医院第六医学中心 用于听诊教学的心音深度学习心脏病预测方法及系统
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