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phonocardiogram
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人工智能助力心音分类，用于心血管疾病检测
研究人员开发了一种新颖的方法，利用多模态和多通道心音数据对心血管疾病进行分类。通过结合传统的信号处理与WaveGrad和DiffWave等去噪扩散模型，他们创建了一个增强型数据集。然后，该数据集被用于微调基于Wav2Vec 2.0的分类器，在各种数据集上取得了最先进的性能，包括单通道心电图（PCG）、同步的PCG和心电图（ECG）信号，以及来自可穿戴背心的多通道PCG（mPCG）。
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AI模型通过听诊器录音以92%的准确率检测儿童心脏病
研究人员开发了一种新颖的方法，利用数字听诊器的心音图（PCG）录音来检测儿童先天性心脏病（CHD）。该方法整合了深度学习特征和手工特征，以提高诊断准确性，特别是在传统超声心动图不易获得的低资源环境中。该模型在孟加拉国751名儿科受试者的数据上取得了高性能指标，包括92%的准确率和96%的AUROC。这项技术有望成为实时远程检测CHD的一种经济高效的筛查工具。