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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第六医学中心

摘要：本发明公开了用于听诊教学的心音深度学习心脏病预测方法及系统，方法包括心音数据采集、心音数据处理、心律异常检测、心血管疾病检测和心血管疾病检测。本发明涉及心音分析技术领域，具体是指用于听诊教学的心音深度学习心脏病预测方法及系统，本方案采用结合软硬件采集并预测心律异常和心血管疾病的方法构建心音听诊可视化分析和教学方案，提高了听诊教学的效率、自动性和可发展性；采用结合深度可分离卷积和动态卷积进行残差改进的一维卷积神经网络进行心律异常检测；采用结合一维和二维卷积的深度卷积神经网络，进行心血管疾病检测，通过结合手工特征和机器特征的融合，并构建一维和二维两种卷积网络，提升了机器预测的基本性能。

主权项：1.用于听诊教学的心音深度学习心脏病预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：心音数据采集，用于采集心音原始数据，具体为通过心电信号采集设备和电子听诊器，采集得到心电图数据和心音图数据，并通过对所述心电图数据和心音图数据进行数据标注采样，得到心音分析原始数据；步骤S2：心音数据处理，用于对心音数据进行优化处理，具体为对所述心音分析原始数据进行优化预处理，得到优化心音分析数据；所述优化预处理，具体包括信号去噪、滤波和信号分段操作；步骤S3：心律异常检测，用于检测异常心跳状况，具体为依据所述优化心音数据，采用改进残差网络的一维卷积神经网络进行心律异常检测，得到心律异常分析参考数据；所述改进残差网络的一维卷积神经网络，包括改进残差块和一维卷积神经网络；所述改进残差块，用于结合深度可分离卷积和动态卷积进行心音模式的自适应学习，并提升心律异常特征捕捉的细粒度和效率；所述采用改进残差网络的一维卷积神经网络进行心律异常检测，得到心律异常分析参考数据的步骤，包括：步骤S31：构建一维卷积神经网络基本结构，具体为构建一维卷积网络，并通过一维卷积操作提取所述优化心音数据中的基本信号特征，计算公式为：F＝ReLUConv1DFpr,W1D+b1D；式中，F是基本信号特征数据，ReLU·是非线性激活函数，Conv1D是一维卷积操作，Fpr是优化心音数据，W1D是一维卷积权重，b1D是一维卷积偏置项；步骤S32：构建深度可分离卷积，具体为通过深度卷积和逐点卷积操作，从基本信号特征数据中，提取得到深度分离卷积特征，计算公式为：Fds＝RdLUDepthWiseConvF，Wd+PointWiseConvF，Wp；式中，Fds是深度分离卷积特征，ReLU·是非线性激活函数，DepthWiseConv是深度卷积操作，F是基本信号特征数据，Wd是深度卷积权重，PointWiseConv是逐点卷积操作，Wp是逐点卷积权重；步骤S33：构建动态卷积，具体为引入动态卷积核权重，提取得到动态卷积特征，计算公式为： 式中，Fdy是动态卷积特征，N是动态卷积核总数，I是动态卷积核索引，αI是第I个动态卷积核的动态卷积核权重，Sig·是S型激活函数，Conv1D是一维卷积操作，F是基本信号特征数据，WI是第I个动态卷积核的卷积提取权重；步骤S34：改进残差连接，具体为将基本信号特征、深度可分离卷积特征和动态卷积特征通过残差连接加权求和，得到改进残差特征数据，计算公式为：FRES＝F+λDSFds+λDYFdy；式中，FRES是改进残差特征数据，F是基本信号特征数据，λDS是深度可分离卷积残差权重，Fds是深度分离卷积特征，λDY是动态卷积残差权重，Fdy是动态卷积特征；步骤S35：心律异常分类，具体为构建全连接层，并使用Softmax分类器进行心律异常检测分类，得到心律异常分类输出，计算公式为：Y＝SoftmaxFCFRES；式中，Y是心律异常分类输出，具体包括四种心律异常检测分类类型，FC·是全连接层函数，FRES是改进残差特征数据；步骤S36：心律异常检测模型训练，具体为通过构建一维卷积神经网络基本结构和改进残差连接，进行心律异常检测模型训练，得到心律异常检测预分类模型ModelHR；步骤S37：心律异常检测和结果可视化，具体为依据所述优化心音信号，使用所述心律异常检测预分类模型ModelHR，进行心律异常检测，得到心律异常分析参考数据，并依据所述心律异常分析参考数据，绘制心律异常分析参考可视化分析图；步骤S4：心血管疾病检测，用于分析并检测出心音反应的心血管病症，具体为依据所述优化心音分析数据和所述心律异常分析参考数据，采用结合一维和二维卷积的深度卷积神经网络，进行心血管疾病检测，得到心血管疾病检测参考数据，包括以下步骤：步骤S41：构建一维卷积子块；步骤S42：构建二维卷积子块；步骤S43：构建全连接层并融合特征；步骤S44：构建自注意力机制子块；步骤S45：构建决策优化子块；步骤S46：心血管疾病检测模型训练；步骤S47：心血管疾病检测和结果可视化；步骤S5：听诊教学设计，进行听诊教学流程设计，得到心音分析听诊教学方案参考。

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