【摘 要】
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心电图反映了人体心脏健康状况,是临床诊断心血管类疾病的重要依据。随着心电图数量的快速增长,计算机辅助心电图分析的需求愈加迫切,心电图自动分类作为实现计算机辅助心电图分析不可或缺的技术手段,具有重要的医学价值。由于心电信号非常微弱、抗干扰性差,传统心电图分类算法存在测试集上效果好,实际临床应用效果欠佳的问题。为此,本文研究一种基于多导联二维结构的一维卷积Res Net网络结构,通过平移起始点、"加噪
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院微电子研究所,新一代通信射频芯片技术北京市重点实验室
【基金项目】
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天津市院市合作专项(18YFYSZC00130)。
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心电图反映了人体心脏健康状况,是临床诊断心血管类疾病的重要依据。随着心电图数量的快速增长,计算机辅助心电图分析的需求愈加迫切,心电图自动分类作为实现计算机辅助心电图分析不可或缺的技术手段,具有重要的医学价值。由于心电信号非常微弱、抗干扰性差,传统心电图分类算法存在测试集上效果好,实际临床应用效果欠佳的问题。为此,本文研究一种基于多导联二维结构的一维卷积Res Net网络结构,通过平移起始点、"加噪"等数据增强手段增加训练样本多样性,并采用Focal Loss损失函数优化病人个体的心电图分类模型。该模
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