【摘 要】
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心血管疾病已经成为对人类健康威胁最大的一类非传染性疾病,心功能评估对心血管疾病患者的早期筛查、日常监测和诊断治疗都具有十分重要的意义。在众多心功能评估方法中,基于
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心血管疾病已经成为对人类健康威胁最大的一类非传染性疾病,心功能评估对心血管疾病患者的早期筛查、日常监测和诊断治疗都具有十分重要的意义。在众多心功能评估方法中,基于生物电阻抗技术检测得到的心阻抗微分信号携带了大量心脏生理病理信息,能够实时准确的反映心脏血流动力学变化,评估心血管功能。因此,本文结合信号处理与深度学习技术,提出一种适应于一维心阻抗微分信号的深度神经网络模型,高效快捷的实现人体心功能自动评估。首先,根据心阻抗微分信号的产生机理及检测方法,设计心阻抗微分信号采集实验方案。测量16名健康受试者在四种不同实验状态下的同步心电、心阻抗微分信号数据,构建心阻抗数据库。结合心电信号与心阻抗微分信号在时域上的对应关系,通过小波变换及阈值法实现心阻抗微分信号的去噪、特征点定位以及心动周期分段等一系列预处理,完成数据收集工作。其次,本文提出基于深度卷积神经网络的1D-CNN模型,适应一维时序心阻抗微分信号特性,自动提取心阻抗微分信号的深层特征表示,有效降低人工选择特征的主观性影响,实现不同状态下人体心功能自动分类评估。实验结果表明,本文提出模型在心功能自动分类评估任务中具有较好的适应性及分类性能,获得了超过96%的平均测试准确率。最后,为了降低深层神经网络模型训练时间成本,进一步挖掘一维心阻抗微分信号数据的内在时间相关性和数据依赖关系,提出了基于信号编码特征与长短时记忆网络的CLSTM网络模型,实现不同状态下人体心功能自动分类评估。通过卷积自动编码器提取原始心阻抗微分信号的编码特征,信号压缩的平均均方根误差百分比仅为0.65%,以较低的损耗完成信号压缩。对比原始信号和编码特征的LSTM网络训练时间和分类精度,实验结果表明,CLSTM网络模型能够大大降低模型训练时间成本,在测试集的平均准确率达到97.87%,且增加了心功能评估的实时性以及数据传输过程中的安全性,具有十分重要的现实意义。
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