【摘 要】
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目的:心电图判读主要依靠医师经验性分析,容易出现差错,本研究提出-维卷积神经网络预测模型实现对心肌梗死的智能诊断。方法:本研究利用Keras及Tensorflow搭建一维卷积神经网
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目的:心电图判读主要依靠医师经验性分析,容易出现差错,本研究提出-维卷积神经网络预测模型实现对心肌梗死的智能诊断。方法:本研究利用Keras及Tensorflow搭建一维卷积神经网络。利用PTB-XL公共数据平台上的21837条ECG数据,经过删除异常值、中值滤波、裁剪等数据预处理后,将数据划分为训练集、验证集及测试集,用训练集数据训练CNN模型,用验证集验证模型,并采取正则化、Dropout及早停止法策略抑制过拟合,得到最终的预测模型。结果:模型对测试集预测的AUC、准确率、敏感度、特异度及阳性预测值分
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