一种基于人工智能的主动脉瓣狭窄严重程度自动分类方法
基本信息

| 申请号 | CN202110721837.5 | 申请日 | - |
| 公开(公告)号 | CN113449636A | 公开(公告)日 | 2021-09-28 |
| 申请公布号 | CN113449636A | 申请公布日 | 2021-09-28 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
| 发明人 | 蔡盛盛;胡南 | 申请(专利权)人 | 苏州美糯爱医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 合肥律众知识产权代理有限公司 | 代理人 | 赵娟 |
| 地址 | 215000江苏省苏州市高新区鸿禧路32号F-2厂房301室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要

| 摘要 | 本发明公开了一种基于人工智能的主动脉瓣狭窄严重程度自动分类方法,包括如下步骤:读取缓存空间中同步采集的心电信号xECG与心音信号xPCG;通过滤波器对心音信号xPCG进行滤波;设定预设长度L,首先以同步采集的心电信号xECG为参考对心音信号i进行分段,再将各分段左对齐,然后将大于L的分段其右端多余部分切除,小于L的分段其右端补零,最后进行归一化,以向量形式输出第i段心音数据xi;将xi,0输入对数梅尔滤波器组进行变换;计算出三个通道的数据矩阵Δi,1、Δi,2和Δi后,输入预先搭建并训练好的卷积神经网络,该神经网络输出概率值:pi,mild=[pi,moderate,pi,severe,pi,severe]。通过比较上述输出概率值的大小,输出最终判断结果。本发明能够通过心音自动分析实现主动脉瓣狭窄三种严重程度的分类,且具有较好的鲁棒性。 |





