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摘要 — 心脏疾病是全球主要死亡原因之一，早期诊断心脏病有助于减轻疾病负担。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的设备，该设备可以基于深度学习技术自动实时诊断心脏疾病。心音 (心音图) 信号由定制设计的听诊器采集，信号经过处理后使用 AI 方法进行分析，以对四种主要心脏疾病 (主动脉瓣狭窄、二尖瓣反流、二尖瓣狭窄和二尖瓣脱垂) 进行分类。从这些信号的分析中，我们得到了两个基于深度学习的神经网络、一维 (1-D) 卷积神经网络 (CNN) 和基于频谱图的 2-D-CNN 模型，它们已与低成本单板处理器集成在一起，形成一个独立设备。所有数据处理都在单个硬件设置中完成，并提供用户界面，允许用户控制数据的可访问性和可见性以生成诊断报告。因此，所开发的设备已被证明是一种适合医疗专业人员和家庭个人使用的有价值的低成本诊断工具。
AI-CardioCare：基于人工智能的心脏健康监测设备
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