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心脏听诊是一种无创，方便且低成本的心脏瓣膜疾病的方法，它可以在早期诊断心脏瓣膜的异常。但是，听诊的准确性取决于心脏病学家的专业精神。偏远地区的医生可能缺乏正确诊断的经验。因此，有必要设计一个系统来协助诊断。TIS研究提出了一种计算机辅助心脏瓣膜疾病诊断系统，包括心脏声音获取模块，训练有素的诊断模型和软件，可以诊断四种心脏瓣膜疾病。在这项研究中，收集了包含FVE类别的心脏声音类别的训练数据集，包括正常，二尖瓣狭窄，二尖瓣反流和主动脉狭窄心脏声音。卷积神经网络Googlenet和加权KNN用于单独训练模型。对于通过卷积神经网络训练的模型，时间序列心脏声音信号基于连续小波变换转换为时频缩放图，以适应Googlenet的体系结构。对于通过加权KNN训练的模型，手动提取时间域和时频域的特征。基于卡方测试的十项选择选择，以获得更好的功能。此外，我们设计的软件使医生可以上传心脏声音，可视化心脏声波形并使用模型来获取诊断。使用准确性，灵敏度，特异性和F 1分数指标的模型评估是在两个训练有素的模型上进行的。te结果表明，经过修改的Googlenet训练的模型优于其他人，总体准确性为97.5％。诊断四种心脏瓣膜疾病的平均准确性，灵敏度，特异性和F 1得分分别为98.75％，96.88％，99.22％和97.99％。 TE计算机辅助诊断系统，具有心脏声音获取模块，诊断模型和软件，可以可视化心脏声波并显示参考诊断结果。 可以帮助诊断心脏瓣膜疾病，尤其是在缺乏熟练医生的偏远地区。诊断四种心脏瓣膜疾病的平均准确性，灵敏度，特异性和F 1得分分别为98.75％，96.88％，99.22％和97.99％。TE计算机辅助诊断系统，具有心脏声音获取模块，诊断模型和软件，可以可视化心脏声波并显示参考诊断结果。可以帮助诊断心脏瓣膜疾病，尤其是在缺乏熟练医生的偏远地区。
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