大连理工大学：基于多声道结构的心音降噪框架
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
54热度
Biomedical Signal Processing and Control
Explore content
About the journal
Publish with us
A framework of heart sound noise reduction using multi-channel structure
Guo B.; Tang H.
Published：2024-09-01
DOI：10.1016/j.bspc.2024.106345
研究背景
社会上存在这样一个问题：心音可能会受到各种噪音的干扰，导致诊断结果不准确。这就引出了一个重要的研究领域：如何有效地降低心音中的噪声，以提高诊断的准确性。
研究内容
这项研究提出了一种使用多通道结构进行心音噪声降低的框架。研究方法包括：首先对多通道心音信号进行预处理，然后利用FastICA算法将其分解为独立成分（ICs）。通过相关性分析评估这些独立成分的一致性，鉴定出可靠的ICs。接着，基于卷积神经网络（CNN）将这些可靠的ICs分类为两组：一组是用于心音的ICs，另一组是用于噪声的ICs。最终，通过心音ICs组重构多通道心音信号。研究结果显示，在不同信噪比条件下，该框架在抑制呼吸声方面表现出有效的降噪性能，使得去噪后的多通道心音信号的信噪比提高到20 dB。总结来说，这一框架相较于传统方法（如Wiener滤波器和奇异谱分析）表现更好，实际应用证明它能够在信号质量较差的情况下重构心音信号。
研究意义
这项研究的创新点在于提出了一种新颖的心音噪声降低框架，能够有效地提高心音诊断的准确性。通过使用多通道结构和卷积神经网络，成功实现了对心音信号的降噪处理，为医学诊断领域带来了新的可能性和进步。
学术热榜
查看全部
相关资讯
换一批