Develop the Hybrid Empirical Mode Decomposition with Fast Mask CNN to Improve the Performance Measures of PCG Signals
Notice bibliographique
Résumé
The Phonocardiogram (PCG) signal provides crucial insights into heart function and is instrumental in identifying cardiac dysfunctions leading to heart failure.Given the significant impact of Cardiovascular Diseases (CVD) on human life and socioeconomic conditions, early detection of cardiac problems is imperative.This study evaluates a hybrid denoising technique, Empirical Mode Decomposition (EMD) with Fast Mask Convolutional Neural Network (EMD-FMCNN), to reduce the impact of noise on PCG signals.Using datasets from the NHS supplemented with Additive White Gaussian Noise (AWGN), the effectiveness of the EMD-FMCNN approach is compared to the Double-Density Discrete Wavelet Transform (DD-DWT) methodology.Evaluation metrics such as Mean Square Error (MSE) and Signal-to-Noise Ratio (SNR) are utilized.The results indicate that the EMD-FMCNN approach outperforms DD-DWT, yielding superior SNR values of 25.55 dB compared to 18.19 dB, and achieving optimal MSE values of 0.01% compared to 0.42% for DD-DWT.The findings demonstrate the effectiveness of the EMD-FMCNN approach in denoising PCG signals, offering a promising method for improving the accuracy of cardiovascular disease diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».