心音の自動分析と分類のためのアルゴリズム - 系統的レビュー

心血管疾患は現在、世界中の人間の健康に対する脅威の中で最も高いものです。心音の異常を適切に調査することで、心臓状態の診断および管理を支援する重要な臨床情報を提供できることが知られています。しかし、心音の自動分類および分析のためのアルゴリズムの開発において重要な進展があったにもかかわらず、異なるアプローチの妥当性は系統的にレビューされていません。この論文では、心音の自動識別および分類のための既存のアプローチに関する詳細な系統的レビューと批判的分析を提供します。系統的レビューおよびメタアナリシスのための推奨報告項目 2009 チェックリストに関するすべての声明が遵守され、説明されており、会計された系統的レビューの質を維持するために徹底的に対応しています。1963年から2018年までの学術データベースから入手可能な1347件の研究論文の中から、117件の査読済み記事が本論文の検索および選択基準に該当することがわかりました。それらの中で、53件の論文はセグメンテーションに焦点を当て、72件の研究は特徴抽出アプローチに関連し、88件は分類に関するもので、56件はデータベースおよび心音の取得に関する報告を行っています。このレビューから明らかなことは、自動分析の分野で多くの研究が行われているにもかかわらず、心臓サイクルのさまざまなイベントの識別および分類のための堅牢な方法を開発するためにまだいくらかの作業が必要であり、これがウェアラブルモバイル技術と組み合わせて心血管疾病の診断と管理の改善に効果的に使用される可能性があるということです。