深度学习与特征提取结合：双输入神经网络在心电图与心音图冠脉疾病检测中的应用

"该研究论文提出了一个双输入神经网络模型，旨在利用心电图（ECG）和心音图（PCG）数据来检测冠状动脉疾病。该模型结合了特征提取和深度学习技术，以提高诊断的准确性和效率。" 在医学领域，冠状动脉疾病（CAD）是一种常见的血管疾病，可能导致心脏供血不足，严重时可引发心脏病发作。传统的CAD诊断通常依赖于临床检查、血液测试以及侵入性的影像学检查，如冠状动脉造影。随着医疗信号处理和机器学习技术的发展，非侵入性的方法，如基于生物信号分析的诊断，逐渐受到关注。 该研究论文介绍的双输入神经网络模型融合了两种关键的生物信号——心电图和心音图。心电图记录了心脏电活动的变化，而心音图则捕捉到了心脏瓣膜开闭及血液流动的声音，两者都包含了丰富的生理信息，可用于识别CAD的迹象。将这两种信号作为输入，可以提供更全面的心脏健康状况评估。 论文中提到的特征提取是预处理步骤，用于从原始ECG和PCG信号中抽取有意义的特征，这些特征可能包括心率、周期、波形形态等。通过特征提取，研究人员可以减少数据的复杂性，同时保留与CAD相关的关键信息。然后，这些特征被输入到深度学习模型中，可能是卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），这些模型能够自动学习并理解特征之间的复杂关系，进一步提升模型的诊断能力。 深度学习在医疗图像和信号处理中的应用日益广泛，其强大的模式识别能力使其在CAD检测等任务中表现出色。通过双输入神经网络，模型可以同时考虑两种信号源，从而提高对疾病的识别精度。 此外，论文还提到了该研究得到了中国国家自然科学基金等多个项目的资助，这表明了学术界对该领域的重视和支持。研究团队来自中国山东大学、青岛大学附属医院、哈佛医学院布里格姆妇女医院和大连理工大学等多个机构，显示了跨学科合作在解决复杂医疗问题中的重要性。 这篇研究论文展示了如何结合特征提取和深度学习构建一个双输入神经网络，以提高冠状动脉疾病的非侵入性检测能力。这种方法有望改善心血管疾病的早期诊断，降低医疗成本，并最终改善患者的生活质量。