[发明专利]一种心音分类模型构建、分类方法及装置

摘要

本发明公开了一种心音分类模型构建、分类方法及装置，本发明提供了一种与现有技术完全不同的心音分类模型构架，考虑到对象特点以及心音特点，设置了预分类网络对频域特征进行预分类，将频域特征预分类后的结果再与时域特征以及待检测对象的个体特征进行融合后再输入至再分类网络中，获得准确的分类结果，从而提高了心音分类模型构建的准确性，提高了心音分类的准确率。

主权项

1.一种心音分类模型构建方法，其特征在于，所述的方法按照以下步骤执行：/n步骤1、获取多个对象的初始心音信号序列，获得初始心音信号集；/n获取每一个对象的个体信息，获取个体信息集；/n对所述初始心音信号集中的每一个初始心音信号序列进行标签标注，获得标签集，所述的标签包括正常心音以及非正常心音；/n步骤2、对初始心音信号集中每一个初始心音信号序列进行预处理，获得预处理后的心音信号集；/n所述预处理后的心音信号集中每一个预处理后的心音信号序列对应一个对象；/n步骤3、从预处理后的心音信号集以及个体信息集中提取每一个对象的心音特征，获得心音特征集；/n所述心音特征集包括频域特征子集、时域特征子集以及个体特征子集；/n其中频域特征子集包括每一个对象的频域特征，所述的频域特征包括多个频域子数据；/n步骤4、将所述的心音特征集作为输入，所述的标签集作为输出，训练神经网络；/n所述的神经网络包括依次连接的预分类网络以及再分类网络；/n所述的预分类网络用于对所述的频域特征子集中的每一个对象的多个频域子数据进行预分类，输出每一个对象的预分类结果子集；/n所述的再分类网络用于输入所述的预分类结果子集、时域特征子集以及个体特征子集后进行分类，输出标签；/n获得心音分类模型。/n