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摘要 - 临床用法已将心脏声音听觉用于心血管疾病的早期筛查。由于对听诊专业知识的需求量很高，自动听觉可以帮助辅助诊断并减轻培训专业临床医生的负担。尽管如此，在大数据时代，经典机器学习的性能提高存在限制。深度学习在许多研究领域都优于经典的机器学习，因为它采用了更复杂的模型架构，具有更强的提取有效代表的能力。此外，在过去几年中，它已成功地应用于心脏声音分析。由于大多数关于心脏声音分析的评论是在2017年之前进行的，因此本调查是第一个研究全面概述的研究，以总结有关心脏声音分析的论文，并于2017 - 2022年发布了深度学习。这项工作既介绍了经典的机器学习，又介绍了深度学习，并进一步提供了有关心脏声音分析深入学习的进步和未来研究方向的见解。我们的存储库可在https://github.com/zhaoren91/awesome-heart-sound-analysis上公开获得。
深度学习时代心脏声音分析的全面调查
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