論文の概要: Classification of Heart Sounds Using Multi-Branch Deep Convolutional Network and LSTM-CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10689v4
• Date: Tue, 19 Nov 2024 21:30:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:09:36.863709
• Title: Classification of Heart Sounds Using Multi-Branch Deep Convolutional Network and LSTM-CNN
• Title（参考訳）: マルチブランチ深部畳み込みネットワークとLSTM-CNNを用いた心臓音の分類
• Authors: Seyed Amir Latifi, Hassan Ghassemian, Maryam Imani,
• Abstract要約: 本稿では,診療所における低コストシステムを用いた心疾患の迅速かつ効率的な診断方法を提案する。 LSCNネットワークによる心臓音の総合的分類精度は96%以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7699831151653305
• License:
• Abstract: This paper presents a fast and cost-effective method for diagnosing cardiac abnormalities with high accuracy and reliability using low-cost systems in clinics. The primary limitation of automatic diagnosing of cardiac diseases is the rarity of correct and acceptable labeled samples, which can be expensive to prepare. To address this issue, two methods are proposed in this work. The first method is a unique Multi-Branch Deep Convolutional Neural Network (MBDCN) architecture inspired by human auditory processing, specifically designed to optimize feature extraction by employing various sizes of convolutional filters and audio signal power spectrum as input. In the second method, called as Long short-term memory-Convolutional Neural (LSCN) model, Additionally, the network architecture includes Long Short-Term Memory (LSTM) network blocks to improve feature extraction in the time domain. The innovative approach of combining multiple parallel branches consisting of the one-dimensional convolutional layers along with LSTM blocks helps in achieving superior results in audio signal processing tasks. The experimental results demonstrate superiority of the proposed methods over the state-of-the-art techniques. The overall classification accuracy of heart sounds with the LSCN network is more than 96%. The efficiency of this network is significant compared to common feature extraction methods such as Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and wavelet transform. Therefore, the proposed method shows promising results in the automatic analysis of heart sounds and has potential applications in the diagnosis and early detection of cardiovascular diseases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クリニックにおける低コストシステムを用いて,より高精度かつ信頼性の高い心疾患の迅速かつ低コスト診断法を提案する。 心臓疾患の自動診断の第一の限界は、正確で許容できるラベル付き標本の希少性であり、準備に費用がかかる。 この問題に対処するため,本研究では2つの手法を提案する。 最初の方法は、人間の聴覚処理にインスパイアされた独自のマルチブランチディープ畳み込みニューラルネットワーク(MBDCN)アーキテクチャで、様々なサイズの畳み込みフィルタと音声信号パワースペクトルを入力として利用することによって特徴抽出を最適化するように設計されている。 第二の手法はLong Short-term memory-Convolutional Neural (LSCN)モデルと呼ばれ、ネットワークアーキテクチャにはLong Short-Term Memory (LSTM)ネットワークブロックが含まれており、時間領域における特徴抽出を改善する。 LSTMブロックとともに一次元畳み込み層からなる複数の並列分岐を結合するという革新的なアプローチは、音声信号処理タスクにおいて優れた結果を得るのに役立つ。 実験により,提案手法が最先端技術よりも優れていることが示された。 LSCNネットワークによる心臓音の総合的分類精度は96%以上である。 このネットワークの効率は、Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) やウェーブレット変換のような一般的な特徴抽出法と比較すると顕著である。 そこで本手法は,心臓音の自動解析において有望な結果を示し,心血管疾患の診断と早期発見に有効である可能性が示唆された。

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