【摘 要】
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心血管疾病是人类健康的主要杀手,其发病和死亡率逐年升高,对人类的生命安全造成了严重威胁。心电图(ECG)作为心脏专家的重要非侵入性临床工具,反映了心脏活动的节律信息,被广泛用在心血管疾病诊断中。心律失常是常见的心血管疾病之一,基于深度学习的ECG信号心律失常自动分类方法能够有效解决传统分类方法人为特征设计导致的甄别困难等问题。开展基于深度学习的ECG信号自动分类诊断研究,对心血管疾病及时诊断和治疗
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心血管疾病是人类健康的主要杀手,其发病和死亡率逐年升高,对人类的生命安全造成了严重威胁。心电图(ECG)作为心脏专家的重要非侵入性临床工具,反映了心脏活动的节律信息,被广泛用在心血管疾病诊断中。心律失常是常见的心血管疾病之一,基于深度学习的ECG信号心律失常自动分类方法能够有效解决传统分类方法人为特征设计导致的甄别困难等问题。开展基于深度学习的ECG信号自动分类诊断研究,对心血管疾病及时诊断和治疗有重要价值。本文主要研究内容包括:(1)心电信号的预处理:利用改进小波阈值的ECG信号去噪处理。根据心电信号自身与各项噪声分布特点,采用bior3.7小波基函数对ECG信号进行9层小波分解,第9层尺度系数置零,并对1至4层小波系数进行改进的阈值与阈值函数处理并重构信号,有效抑制ECG信号中的基线漂移、高频干扰等噪声。(2)心电信号的特征提取与分类:基于判别式深度置信网络(DDBNs)构建心律失常心拍特征提取与分类的网络模型。DDBNs由三层受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠而成。首先,由所构建的两层生成受限玻尔兹曼机(GRBM)提取心拍信号形态特征;然后引入具有特征学习和分类能力的判别式受限玻尔兹曼机(DRBM),依据提取的形态特征和RR间期特征进行预训练,并采用预训练获得的权值参数完成DDBNs初始化。(3)心电信号的特征提取与分类模型微调:为了提高DDBNs的分类性能,将DDBNs转换为使用Softmax回归层进行监督分类的深度神经网络(DNN),通过反向传播(BP)对网络进行微调。利用微调后的DDBNs模型,完成心律失常心拍自动分类。通过麻省理工学院与贝斯以色列医院心律失常数据库(MIT-BIH AR)对不同网络结构、RR间期融入与微调前后的DDBNs进行性能评估,实验结果表明本文所提基于DDBNs的心律失常自动分类方法具有较优的深层特征挖掘与分类能力,验证了其在心律失常自动特征提取和分类上的有效性。
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