Derin öğrenme algoritmaları kullanarak kalp sesleri sınıflandırması

Derin öğrenme uygulamalarının yönlendirdiği sürekli gelişen tıp alanı, uygulamayı birçok yönden değiştiriyor. Kalp sesleri, kalp hastalığı teşhisi ile ilgili kritik unsurlardır. Bunlar, kalp seslerinden alınan sinyaller kullanılarak kalp anormalliklerinin tespit edilebildiği tekniklerdir. Bugün dünyada kalp hastalığının saygınlığı, bir kardiyologu çok önemli bir sağlık profesyoneli yapmaktadır. Aynı şekilde, kalp, kan damarlarını vb. içeren kardiyovasküler sistemin tedavisinde yapay zekanın rolü. Bu tür sistemler kardiyologlara hastalarda kalp sağlığını geliştirmede yardımcı olur. Klasik tanı yöntemi, kalp seslerindeki anormallikleri tespit etmek için kalp oskültasyonudur. Bu nedenle ayaktan kalp hastalığı olan veya olmayan hastaların taranması için kalp oskültasyonunun doğruluğu tanı sürecinde oldukça önemlidir. Bu, ayrıntılı bir taslak sağlamak için kalp seslerini inceleyerek sahadaki kardiyologlara daha fazla yardımcı olmak için daha doğru ve kesin bir bilgisayar destekli tanı (CAD) sistemine ihtiyaç olduğunu açıkça ortaya koydu. Bu çalışmada, sınıflandırma teknikleri kullanılarak anormal ve normal kalp seslerinin tespiti için derin öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Bu çalışma, deneysel araştırmalar bağlamında derin öğrenmeye dayalı kalp hastalıkları teşhisine genel bir bakış sunmaktadır. Ayrıca, bu çalışma, derin öğrenme teknolojisinin tıp bilimlerinde uygulanmasındaki ilerlemeleri gösteren araştırma çalışmalarını vurgulamaktadır.