【摘 要】
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针对心电信号中的室性早搏检测,利用经验小波变换获取心拍时频二维数据作为神经网络的输入,以避免传统一维数据输入造成的信息损失问题.通过二维卷积神经网络进行心拍的特征
【机 构】
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江苏医药职业学院医学影像学院,盐城市第一人民医院设备科
【基金项目】
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江苏省科技厅自然科学基金项目(BK20151293);2019年盐城市医学科技发展计划项目(深度学习在心电信号室性早搏检测中的应用)
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针对心电信号中的室性早搏检测,利用经验小波变换获取心拍时频二维数据作为神经网络的输入,以避免传统一维数据输入造成的信息损失问题.通过二维卷积神经网络进行心拍的特征提取,在网络代价函数中引入了布雷格曼散度进行优化,以增强小样本训练时的特征识别能力.该算法模型在MIT-BIH心电数据库的网络训练与性能评估表明,代价函数情况下的总体敏感度与总体阳性检测率分别为96.39%、97.25%,均优于用传统交叉熵代价函数所检测的结果.通过实验验证该算法模型获得了良好的检测率与鲁棒性,具有较强的临床应用意义.
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