多通道心音同步分类的心音片段选择

arXiv:2608.21499v1 发布类型：新 摘要：心脏听诊仍然是心血管疾病最具成本效益的筛查方法，需要在四个主要听诊点进行听诊。尽管如此，自动心音分析算法大多使用单个心音（单通道）对患者进行分类，或者当使用多个心音（多通道）时，单独分析每个通道。据我们所知，之前没有任何工作按照医生使用的程序通过多通道心音的同步分析对患者进行分类。这促使我们研究同步多通道分析是否优于单通道方法，以及它是否比通过捕获通道间干扰现象逐一分析通道的异步多通道方法具有优势。为了回答这些问题，我们引入了一种选择算法，该算法可以从四个听诊点中的每一个中识别最佳心音片段，然后将其输入多输入 CNN，通过同时分析四个选定的声音来对患者进行分类。我们的同步方法将所提出的选择算法与多输入 CNN 相结合，实现了 96.5% 的卓越总体准确率，比性能最佳的单通道和异步多通道方法提高了 9.1%。所提出的细分选择策略相对于随机选择的优势通过配对统计显着性检验（$p = 0.003$）得到证实。这些结果是从 CirCor DigiScope 数据集的 735 名患者身上获得的，具有所有四个点的完整记录，并且根据这一点和其他方法学考虑讨论了它们的范围和普遍性。