Classification of systolic murmurs in heart sounds using multiresolution complex Gabor dictionary and vision transformer

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Abstract

Los soplos sistólicos son sonidos cardíacos adicionales que ocurren durante la fase de contracción del ciclo cardíaco, y a menudo indican anomalías cardíacas causadas por un flujo sanguíneo turbulento. Su intensidad, tono y calidad varían, lo que requiere una identificación precisa para el diagnóstico exacto de los trastornos cardíacos. Este estudio presenta un sistema de clasificación automática de soplos sistólicos mediante un módulo de extracción de características, seguido de un modelo de clasificación. El módulo de extracción de características emplea la búsqueda de coincidencias ortogonales complejas para proyectar uno o varios segmentos de soplo sobre un diccionario redundante compuesto por funciones base de Gabor complejas (GBF) multirresolución. Los pesos de proyección resultantes se dividen y remodelan en matrices de características tiempo-frecuencia de resolución variable. El procesamiento de múltiples segmentos de una misma grabación utilizando un diccionario compartido mitiga la variabilidad del soplo. Esto se logra aprendiendo los pesos de cada segmento a la vez que se impone que correspondan al mismo conjunto de funciones base del diccionario, favoreciendo matrices de características tiempo-frecuencia consistentes. El modelo de clasificación se construye a partir de un transformador visual para procesar múltiples matrices de entrada de distintas resoluciones, haciendo pasar cada una por una red neuronal convolucional para la tokenización en parches. Todos los tokens de incrustación se concatenan para formar una matriz y se envían a una capa codificadora que incluye atención multicabeza, conexiones residuales y una red convolucional con un tamaño de núcleo de uno. Esta integración de la extracción de características multirresolución con la clasificación de características basada en transformadores mejora la precisión y fiabilidad de la identificación de soplos cardíacos. Un análisis experimental de cuatro tipos de soplos sistólicos del conjunto de datos CirCor DigiScope demuestra la eficacia del sistema, alcanzando una precisión de clasificación del 95,96%. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]