基于CNN-LSTM心音分类方法的研究OA
Research on Heart Sound Classification Based on CNN-LSTM
心音为疾病的诊断提供了初步的线索,有助于医生对疾病的评估,但传统的心音诊断训练费用昂贵,难以推广应用.针对以上问题,本文提出了一种基于CNN-LSTM的心音自动诊断分类方法,并给出了该方法的体系结构.网络结构由两个局部特征学习块和一个长短期记忆层组成,局部特征学习块主要包括一个卷积层和一个池化层.CNN利用卷积层和池化层来学习局部相关性,同时提取层次相关性.LSTM层用于从学习到的局部特征中学习长期相关性.文章中设计的网络可以充分利用这两种网络的…查看全部>>
于乾坤;党鑫;陈建霏
天津工业大学计算机科学与技术学院,天津 300387天津工业大学计算机科学与技术学院,天津 300387天津工业大学计算机科学与技术学院,天津 300387
信息技术与安全科学
特征提取深度学习CNNLSTMCNN-LSTM心音分类
《现代信息科技》 2019 (22)
79-82,85,5
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