АНСАМБЛЬ КЛАССИФИКАТОРОВ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОРМАЛЬНЫХ СЕРДЕЧНЫХ ТОНОВ

1. Соанализатор (40) сигнала фонокардиограммы (ФКГ) для различения нормальных сердечных тонов и анормальных сердечных тонов, содержащий процессор (42) и память (43), выполненные с возможностью
применения основанного на выделении признака классификатора (60) в отношении сигнала ФКГ с получением основанной на выделении признака классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ;
применения основанного на глубоком обучении классификатора (70) в отношении сигнала ФКГ с получением основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ;
применения соанализатора (80) окончательного решения в отношении основанной на выделении признака классификации анормальности и основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, с вынесением окончательного решения по классификации анормальности сигнала ФКГ; и
извещения об окончательном решении по классификации анормальности сигнала ФКГ.
2. Соанализатор (40) по п. 1, в котором процессор (42) и память (43) также выполнены с возможностью преобразования сигнала ФКГ перед применением основанного на выделении признака классификатора (60) и основанного на глубоком обучении классификатора (70) в отношении сигнала ФКГ,
причём преобразование сигнала ФКГ включает
применение фильтра выбросов в отношении сигнала ФКГ и
сегментирование сигнала ФКГ с получением множества состояний сердечных тонов.
3. Соанализатор (40) по п. 1, в котором применение основанного на выделении признака классификатора (60) в отношении сигнала ФКГ включает:
извлечение из сигнала ФКГ вектора признака, включающего признак во временной области и признак в частотной области; и
применение классификатора с адаптивным улучшением с воздержанием от голосования в отношении вектора признака с определением основанной на выделении признака классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ.
4. Соанализатор (40) по п. 1, в котором применение основанного на глубоком обучении классификатора (70) в отношении сигнала ФКГ включает
извлечение сердечных циклов из сигнала ФКГ;
разложение сердечных циклов на частотные диапазоны; и
применение свёрточной нейронной сети в отношении частотных диапазонов с определением основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ.
5. Соанализатор (40) по п. 1, в котором применение классификатора (80) окончательного решения в отношении основанной на выделении признака классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, и основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, включает:
сравнение порога анормальности в соответствии с правилом принятия окончательного решения с основанной на выделении признака классификацией анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, и с основанной на глубоком обучении классификацией анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ.
6. Соанализатор (40) по п. 1, в котором процессор (42) и память (43) также выполнены с возможностью:
применения основанного на выделении признака классификатора (60) в отношении сигнала ФКГ с получением основанной на выделении признака шумовой классификации сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ; и
применения соанализатора (80) окончательного решения в отношении основанной на выделении признака классификации анормальности, основанной на выделении признака шумовой классификации и основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, с вынесением окончательного решения по классификации анормальности сигнала ФКГ.
7. Соанализатор (40) по п. 1, в котором процессор (42) и память (43) также выполнены с возможностью:
применения основанного на глубоком обучении классификатора (70) в отношении сигнала ФКГ с получением основанной на глубоком обучении шумовой классификации сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ; и
применения соанализатора (80) окончательного решения в отношении основанной на выделении признака классификации анормальности, основанной на глубоком обучении классификации анормальности и основанной на глубоком обучении шумовой классификации сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, с вынесением окончательного решения по классификации анормальности сигнала ФКГ.
8. Соанализатор (40) по п. 1, в котором окончательное решение по классификации анормальности сигнала ФКГ является одним из следующего:
нормальной классификацией сигнала ФКГ; и
анормальной классификацией сигнала ФКГ.
9. Соанализатор (40) по п. 1, в котором окончательное решение по классификации анормальности сигнала ФКГ является одним из следующего:
решением о нормальной классификации сигнала ФКГ;
решением об анормальной классификации сигнала ФКГ; и
решением о неопределённой классификации сигнала ФКГ.
10. Соанализатор (40) по п. 1, который связан с записывающим устройством (30) для записи сигнала ФКГ для получения сигнала ФКГ.
11. Некратковременный машиночитаемый носитель (46), закодированный инструкциями для исполнения процессором (42), для различения нормальных и анормальных сердечных тонов, содержащий инструкции на
применение основанного на выделении признака классификатора (60) в отношении сигнала фонокардиограммы (ФКГ) с получением основанной на выделении признака классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ;
применение основанного на глубоком обучении классификатора (70) в отношении сигнала ФКГ с получением основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ;
применение соанализатора (80) окончательного решения в отношении основанной на выделении признака классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, и основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, с вынесением окончательного решения по классификации анормальности сигнала ФКГ; и
извещение об окончательном решении по классификации анормальности сигнала ФКГ.
12. Машиночитаемый носитель (46) по п. 11, дополнительно содержащий инструкции на преобразование сигнала ФКГ перед применением основанного на выделении признака классификатора (60) и основанного на глубоком обучении классификатора (70) в отношении сигнала ФКГ,
причём преобразование сигнала ФКГ включает
применение фильтра выбросов в отношении сигнала ФКГ и
сегментирование сигнала ФКГ с получением множества состояний сердечных тонов.
13. Машиночитаемый носитель (46) по п. 11, в котором
применение основанного на выделении признака классификатора (60) в отношении сигнала ФКГ включает:
извлечение из сигнала ФКГ вектора признака, включающего признак во временной области и признак в частотной области; и
применение классификатора с адаптивным улучшением с воздержанием от голосования в отношении вектора признака с определением основанной на выделении признака классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ.
14. Способ соанализа сигнала фонокардиограммы (ФКГ) для различения нормальных сердечных тонов и анормальных сердечных тонов, включающий
применение основанного на выделении признака классификатора (60) в отношении сигнала ФКГ с получением основанной на выделении признака классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ;
применение основанного на глубоком обучении классификатора (70) в отношении сигнала ФКГ с получением основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ;
применение соанализатора (80) окончательного решения в отношении основанной на выделении признака классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, и основанной на глубоком обучении классификации анормальности сердечных тонов, представленных сигналом ФКГ, с вынесением окончательного решения по классификации анормальности сигнала ФКГ; и
извещение об окончательном решении по классификации анормальности сигнала ФКГ.
15. Способ по п. 14, также включающий:
преобразование сигнала ФКГ перед применением основанного на выделении признака классификатора (60) и основанного на глубоком обучении классификатора (70) в отношении сигнала ФКГ,
причём преобразование сигнала ФКГ включает
применение фильтра выбросов в отношении сигнала ФКГ и
сегментирование сигнала ФКГ с получением множества состояний сердечных тонов.