基于移动电话和嵌入式 IConNet 的异常心音检测
声音
2024-12-05 v1 人工智能
音频与语音处理
摘要
鉴于全球心血管疾病的流行,迫切需要易于获取的早期筛查方法。通常这需要医疗专业人员检查心脏听诊以发现异常声音,随后进行心导图和心脏超声检查。为了实现早期诊断的民主化,我们提出一种用户友好的异常心音检测方案,利用移动电话和针对嵌入式推理优化的轻量级神经网络。不同于依赖专业听诊器的先前方法,我们直接分析音频录制,并借助一种新型架构 IConNet 实现。IConNet 是一种可解释卷积神经网络,它运用音频信号处理的见解来提高效率,并在从原始波形信号中提取神经模式时提供透明度。这是可信赖医疗 AI 的重要一步,有助于远程健康监测。
引用
@article{arxiv.2412.03267,
title = {Detecting abnormal heart sound using mobile phones and on-device IConNet},
author = {Linh Vu and Thu Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.03267},
year = {2024}
}
备注
N2Women'24 Workshop, MobiSys 2024, Tokyo, Japan