先天性心臓病の子供の心雑音の知的診断

心臓の聴診は、心臓病の早期診断のための便利なツールであり、オンライン医学で使用されるインテリジェントなツールになるために開発されています。現在、先天性心疾患（CHD）による小児雑音の知的診断に関する研究はほとんどありません。この研究の目的は、小児CHDのつぶやきのインテリジェントな診断の方法を開発することでした。86人の子供の音韻（PCG）シグナルが記録され、24人の子供が正常な心音を持ち、62人の子供がCHDのつぶやきを持っています。Hadamard製品と組み合わせた離散ウェーブレット変換に基づくセグメンテーション方法が実装され、PCG信号からの最初と2番目の心音が見つかりました。セグメンテーション後、CHDのつぶやきに固有の10の特徴が分類器の入力として抽出されました。86の人工ニューラルネットワーク分類器は、CHDのつぶやきを識別するために分類システムに構成されました。心雑音の診断の精度、感度、および特異性は、それぞれ93％、93.5％、および91.7％でした。結論として、小児CHDのつぶやきのインテリジェントな診断の方法が正常に開発されており、小児のCHDのオンラインスクリーニングに使用できます。

Heart auscultation is a convenient tool for early diagnosis of heart diseases and is being developed to be an intelligent tool used in online medicine. Currently, there are few studies on intelligent diagnosis of pediatric murmurs due to congenital heart disease (CHD). The purpose of the study was to develop a method of intelligent diagnosis of pediatric CHD murmurs. Phonocardiogram (PCG) signals of 86 children were recorded with 24 children having normal heart sounds and 62 children having CHD murmurs. A segmentation method based on the discrete wavelet transform combined with Hadamard product was implemented to locate the first and the second heart sounds from the PCG signal. Ten features specific to CHD murmurs were extracted as the input of classifier after segmentation. Eighty-six artificial neural network classifiers were composed into a classification system to identify CHD murmurs. The accuracy, sensitivity, and specificity of diagnosis for heart murmurs were 93%, 93.5%, and 91.7%, respectively. In conclusion, a method of intelligent diagnosis of pediatric CHD murmurs is developed successfully and can be used for online screening of CHD in children.