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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种联合波束形成和卷积神经网络的心音筛查方法，包括：使用稀疏贝叶斯估计方法，对麦克风阵列采集的多通道心音信号进行DOA估计；使用最小方差无失真响应波束形成器对多通道语音信号进行预处理，抑制非目标语音方向干扰并提高信噪比；使用卷积神经网络提取波束形成输出的二阶谱；使用训练好的卷积神经网络对需要筛查的心音信号进行分类，判断是否患有先天性心脏病。本发明联合波束形成和卷积神经网络能够有效提取心音信号，并通过对心音的筛查辅助先天心脏病的诊断。
主权项：1.一种联合波束形成和卷积神经网络的心音筛查方法，其特征在于，包含以下步骤：构建麦克风阵列采集的多通道心音信号数据集；心音信号波束形成：使用稀疏贝叶斯估计方法，对心音信号进行DOA估计，得到心音信号的到达角；根据获得的到达角，使用最小方差无失真响应波束形成器，对多通道心音信号进行预处理，得到波束形成输出；对得到的波束形成输出提取二阶谱，使用心音信号数据集得到的二阶谱图像基于卷积神经网络的心音筛查模型进行训练；对需要筛查的心音信号进行波束形成后，将二阶谱图形输入至训练好的心音筛查模型，得到心音筛查分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 联合波束形成和卷积神经网络的心音筛查方法
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