一段约 4 秒的静音循环动画：画面中的拟人化心脏图形随节律轻轻律动。拟人化是医学科普里常见的艺术手法，用于降低心血管话题的观看门槛；本片属于艺术化表达，心脏形象与真实解剖无关，也不对应任何录音。
图背后的故事
心音检测技术在心血管疾病预测中发挥重要作用，但一些重要心音转瞬即逝，可能难以察觉。因此，高效、准确地获取心音信息有助于心脏病的预测与诊断。为获取心音信息，研究设计了一种音频数据分析工具，从单个心动周期中分割心音，并使用指脉氧仪验证心率。经验证的方法可用于实现心音分割。该算法平台能够分割心音，并比较其与背景的差异。研究结合电子听诊器与人工智能技术，实现心音的数字化采集及第一心音（S1）、第二心音（S2）的智能识别。该方法可为心音听诊以及心音、杂音的可视化展示提供客观依据。
论文摘要（中文译文 · 原文）
中文译文 摘要 心音检测技术在心血管疾病的预测中发挥重要作用，但最重要的心音转瞬即逝，可能难以察觉。因此，高效、准确地获取心音信息将有助于心脏病的预测与诊断。为获取心音信息，我们设计了一种音频数据分析工具，从单个心动周期中分割心音，并以指脉氧仪验证心率。经验证的技术结果可用于实现心音分割。我们稳健的算法平台能够分割心音，并比较其与背景的差异。研究将电子听诊器与人工智能技术相结合，实现心音的数字化采集以及第一心音（S1）与第二心音（S2）的智能识别。该方法可为心音听诊以及心音与杂音的可视化展示提供客观依据。关键词：心音；分割；人工智能；音频数据分析工具
Abstract Heart sound detection technology plays an important role in the prediction of cardiovascular disease, but the most significant heart sounds are fleeting and may be imperceptible. Hence, obtaining heart sound information in an efficient and accurate manner will be helpful for the prediction and diagnosis of heart disease. To obtain heart sound information, we designed an audio data analysis tool to segment the heart sounds from single heart cycle, and validated the heart rate using a finger oxygen meter. The results from our validated technique could be used to realize heart sound segmentation. Our robust algorithmic platform was able to segment the heart sounds, which could then be compared in terms of their difference from the background. A combination of an electronic stethoscope and artificial intelligence technology was used for the digital collection of heart sounds and the intelligent identification of the first (S1) and second (S2) heart sounds. Our approach can provide an objective basis for the auscultation of heart sounds and visual display of heart sounds and murmurs. Keywords: heart sounds, segmentation, artificial intelligence, audio data analysis tool, justified