https://www.hrl.jp/Abstract循環器疾患は、現在、世界中の人々の健康に最も大きな脅威を与えています。心音の異常を適切に調査することは、心疾患の診断と管理に役立つ重要な臨床情報を提供します。心音の自動分類と解析のためのアルゴリズムの開発は著しく進歩しているにもかかわらず、異なるアプローチの有効性については体系的に検討されていないのが現状です。この論文では心音の自動識別と分類のための既存のすべてのアプローチについて、綿密な系統的レビューと分析を行います。1963年から2018年までの学術データベースで利用可能な1347件の研究論文のうち、117件の査読付き論文が本論文の検索・選択基準に該当することが判明しました。セグメンテーションに焦点を当てた論文が53件、特徴抽出アプローチに関する研究が72件、分類に関する研究が88件、データベースや心音取得に関する報告が56件でした。このレビューから、自動解析の分野では多くの研究が行われていますが、心周期における様々なイベントの識別と分類のための堅牢な手法を開発し、これをウェアラブルモバイル技術と組み合わせて心疾患の診断と管理を改善するために有効に利用するためには、まだいくつかの課題があることが明らかとなりました。以下、これまでに行われた心音分類研究の結果をまとめた表です。以下の通り、概ね妥当なコードを生成していると考えられます。OpenSMILEは、オーディオ特徴抽出ライブラリであり、音声データからさまざまな特徴を抽出することができます。