Abstract: F. Chen, J. Cui, R. Wang, X. Wang, P. Shi, G. Wang, G. Zhang, W. Zhang (2026)

With the advancement of science and technology, health issues have increasingly gained attention. Coronary artery disease (CAD) is a leading cause of death worldwide. Timely and accurate detection is crucial for reducing CAD-related mortality. This study employs a high-sensitivity micro-electro-mechanical systems (MEMSs)-based system to collect synchronous phonocardiogram (PCG) and electrocardiogram (ECG) signals. For the collected data, we designed a multimodal early fusion signal classification method based on Gramian angular field (GAF), recurrence plot (RP), and Markov transition field (MTF) texture images. This approach can simultaneously capture the terminal temporal dependencies, abrupt changes, and transition probabilities in synchronized PCG and ECG signals. These images were then fed into an improved ResNet18-global channel space attention (GCSA) model for feature learning. The proposed method achieves average accuracy, specificity, and sensitivity of 98.49%, 98.35%, and 98.63%, respectively, on our private dataset. Validation on a public dataset yields average accuracy, specificity, and sensitivity of 97.01%, 97.50%, and 96.42%, demonstrating excellent performance. This approach offers a new possibility for timely screening and improved diagnostic efficiency of CAD.

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Texture Map-Augmented Attention Networks for MEMS-Based Multimodal PCG-ECG Signal Analysis in CAD Diagnosis