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心脏听诊是一种可访问的诊断筛查工具，可以帮助识别患有心脏杂音的患者，他们可能需要对异常心脏功能进行后续诊断筛查和治疗。但是，需要专家来解释心脏声音，从而限制了在资源受限环境中心脏听觉的可及性。因此，George B. Moody Physionet挑战2022邀请团队开发出从唱机的心脏声音（PCG）记录的心脏声音记录中检测心脏杂音和异常心脏功能的算法方法。为了挑战，我们从1452名巴西主要是儿科患者中采购了5272个PCG记录，并邀请团队实施诊断性筛查算法，以检测记录中的心脏杂音和异常的CAR-DIAC功能。我们要求参与者为其算法提交完整的培训和推理代码，以提高其工作的透明度，可重复性和效用。我们还设计了一个评估指标，该指标考虑了筛查，诊断，误诊和治疗的成本，使我们能够研究算法诊断筛查的好处，并促进了更临床相关的算法的发展。在挑战期间，我们从87个团队中收到了779个算法，导致53个工作代码库，用于检测心脏杂音和PCG录音中异常心脏功能。使用心脏声记录来识别心脏杂音和异常心脏功能使我们能够探索潜力这些算法代表了学术界和行业的多种方法，包括使用具有工程性临床和统计特征的更传统的机器学习技术以及主要依赖深度学习模型来发现信息性特征的方法。
心脏心动图记录的心脏杂音检测
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