コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

隠れマルコフモデル (HMM) を使用した心音図信号のセグメンテーション

SM デバル* 、A アトビ、L ハムザ シェリフ、F メジアーニ

心音と心雑音は、自然弁または人工弁の機能不全や心不全などのいくつかの心臓疾患の診断に重要な情報を提供します。心血管系の多くの病状は、心雑音や心音の異常を引き起こします。心音図法は、聴診中に聞こえる心音を記録するための補完的なツールを臨床医に提供します。心臓内心音図法の進歩は、現代のデジタル処理技術と相まって、心音と心雑音の研究に対する研究者の関心を大いに高めています。この論文では、心音（第 1 音と第 2 音、S1 と S2）と心雑音を検出するためのアルゴリズムを紹介します。この論文は、心音と心雑音の時間的位置特定に必要なテストを適用できるようにする滑らかなエンベログラムを抽出するために使用される最先端の隠れマルコフモデル (HMW) 技術を使用した心音のセグメンテーションに関するものです。このセグメンテーションの難しさの範囲では、時間信号セグメンテーション機能に関係する隠れマルコフモデル (HMW) のよく知られた非定常統計特性は、この種のセグメンテーション問題に対処するのに十分である可能性があります。