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Transfer Learning Model to Indicate Heart Health Status Using Phonocardiogram

Computers, Materials & Continua 2021年第12期69卷 4151-4168页

作者： Vinay Arora Karun Verma Rohan Singh Leekha Kyungroul Lee Chang Choi Takshi Gupta Kashish Bhatia Department of Computer Science and Engineering Thapar Institute of Engineering and TechnologyPatialaPunjabIndia Associate Application ITConcentrixGurugramHaryanaIndia School of Computer Software Daegu Catholic UniversityGyeongsanKorea Department of Computer Engineering Gachon UniversitySeongnam13120Korea Information Security Engineering Soonchunhyang UniversityKorea Department of Computer Engineering University College of EngineeringPunjabi UniversityPatialaPunjabIndia

The early diagnosis of pre-existing coronary disorders helps to control complications such as pulmonary hypertension,irregular cardiac functioning,and heart ***-based learning of heart sound is an efficient technology which can help minimize the workload of manual auscultation by automatically identifying irregular cardiac ***(PCG)and electrocardiogram(ECG)waveforms provide the much-needed information for the diagnosis of these *** this work,the researchers have converted the heart sound signal into its corresponding repeating pattern-based *** 2016 and PASCAL 2011 have been taken as the benchmark datasets to perform *** existing models,***,Xception,Visual Geometry Group(VGG16),ResNet,DenseNet,and InceptionV3 of Transfer Learning have been used for classifying the heart sound signals as normal and *** PhysioNet 2016,DenseNet has outperformed its peer models with an accuracy of 89.04 percent,whereas for PASCAL 2011,VGG has outperformed its peer approaches with an accuracy of 92.96 percent.

关键词： PCG signals transfer learning repeating pattern-based spectrogram biomedical signals internet of things(IoT)

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