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心音信号的质量评估及分类算法研究的任务书
一、任务背景
心脏是人体的重要器官之一，心脏疾病是严重威胁人类健康的疾病之一。心脏疾病的诊断需要对心脏进行听诊，因此心音信号的质量评估及分类对于心脏疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。
目前，心音信号的质量评估及分类算法已成为医学领域的研究热点。现有的方法主要是基于机器学习和深度学习算法，并采用具有多种特征的模型。然而，现有算法仍然存在一些不足之处，如样本不足、模型不够灵敏等。因此，需要开展心音信号的质量评估及分类算法的研究。
二、任务内容
1.调研现有算法及其不足之处
了解当前研究情况，查找相关文献，对现有算法进行综合评估，分析其不足和存在的问题。
2.确定特征提取方法
基于现有算法的不足及问题，确定合适的特征提取方法。可考虑使用曲线变换等方法对信号进行预处理，并选用合适的特征提取方法，如时域特征、频域特征、小波变换等方法。
3.建立分类模型
基于选定的特征提取方法，用机器学习或深度学习算法建立分类模型，实现心音信号的分类。可采用多种算法进行比较，如支持向量机、卷积神经网络等。
4.验证模型性能
对建立的分类模型进行验证和测试，考虑模型的准确率、召回率和F1值等性能指标，并与现有算法进行比较，以验证模型的有效性和可靠性。
5.总结研究成果
对研究过程和结果进行总结和分析，总结各算法的优缺点、适用场景和未来发展方向，为后续研究提供参考。
三、预期成果
1.提出一种高效有效的心音信号质量评估及分类算法。
2.实现算法并对其进行验证和测试，取得较好的分类效果。
3.分析现有研究情况，总结算法特点和不足，并为后续研究提供思路和方向。
四、研究方法
1.查找相关文献，了解当前研究进展和现有算法。
2.确定特征提取方法，对信号进行预处理和特征提取。
3.采用机器学习和深度学习算法建立分类模型。
4.对模型进行验证和测试，比较分类效果和性能指标。
5.分析总结研究成果，提出未来研究方向和建议。
五、研究计划
阶段1：文献调研和特征提取方法的确定（2周）
阶段2：分类模型的建立（4周）
阶段3：模型验证和测试（4周）
阶段4：总结和分析研究成果（2周）
六、参考文献
1.周基武,周建华.心音信号分类算法研究综述[J].信号处理,2010(5):511-526.
2.MengZhang,WenfuWu,JingYi,etal.Anefficientdeepconvolutionalneuralnetworkdesignforaheartsoundclassificationsystem[J].ComputerMethodsandProgramsinBiomedicine,2021,197:105803.
3.YeTian,PengchengZhang,ZhenweiWang.Anautomaticheartsoundsegmentationandclassificationalgorithmbasedonwavelettransformandenhancedfeatureextraction[J].BiomedicalSignalProcessingandControl,2021,65:102455.