基于CNN-LSTM的柯氏音五时相分类方法研究

采用柯氏音进行血压测量的人工听诊法是间接测量血压的方法之一.柯氏音有5个时相,分别为弹响音、杂音、拍击音、捂音、消失音.在用人工听诊法时,弹响音开始的第一声对应的袖带压力为舒张压,消失音出现时对应的袖带压力为收缩压.由于孕妇及儿童测量舒张压需以捂音为判断标准,因此,对于不同人群的血压测量而言,识别柯氏音的时相具有重要意义.为精确识别柯氏音五时相,采用CNN加LSTM的分类模型进行柯氏音五时相的分类.同时为解决过拟合的问题,采用10折交叉验证.结果表明采用CNN和LSTM的融合模型对柯氏音的5个时相分类的平均准确率为88.69％,相比于单独的CNN准确率85.42％和单独的LSTM准确率81.39％分别提高了3.27％和7.30％.