BUET 多疾病心音数据集：用于开发计算机辅助诊断系统的综合性听诊数据集
信号处理
2024-09-04 v1 人工智能
机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
心脏听诊是诊断心血管疾病 (CVDs) 的重要工具，常依赖临床医生的主观解读，这导致诊断一致性和准确性受限。为此，我们引入 BUET 多疾病心音 (BMD-HS) 数据集——一个综合且严谨整理的心音录音集合。该数据集涵盖 864 条录音，分为五类常见心音，涵盖广泛的瓣膜心脏病，尤其关注诊断具有挑战性的病例。BMD-HS 数据集的亮点在于其创新性的多标签标注系统，能够捕捉多种疾病及独特疾病状态，显著提升数据集在自动化心音分类与诊断中的机器学习模型实用性。通过弥合传统听诊实践与当代数据驱动诊断方法之间的差距，BMD-HS 数据集有望彻底变革 CVD 诊断与管理，为心血管健康研究提供宝贵资源。该数据集已公开提供于：https://github.com/mHealthBuet/BMD-HS-Dataset
引用
@article{arxiv.2409.00724,
title = {BUET Multi-disease Heart Sound Dataset: A Comprehensive Auscultation Dataset for Developing Computer-Aided Diagnostic Systems},
author = {Shams Nafisa Ali and Afia Zahin and Samiul Based Shuvo and Nusrat Binta Nizam and Shoyad Ibn Sabur Khan Nuhash and Sayeed Sajjad Razin and S. M. Sakeef Sani and Farihin Rahman and Nawshad Binta Nizam and Farhat Binte Azam and Rakib Hossen and Sumaiya Ohab and Nawsabah Noor and Taufiq Hasan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.00724},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 13 figures