【摘 要】
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目的提出一种基于一维卷积神经网络的患者特异性心电分类方法,提升心拍自动分类性能,特别是室上性早搏(Superventricular Premature Beat,SVEB)分类性能,为临床心电诊断提供
【机 构】
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北京工业大学生命科学与生物工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71661167001;71781260096);北京工业大学研究生工程实训平台及产学研联合培养基地建设项目(015000514117506);北京工业大学研究生科技基金(015000514117502)
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目的提出一种基于一维卷积神经网络的患者特异性心电分类方法,提升心拍自动分类性能,特别是室上性早搏(Superventricular Premature Beat,SVEB)分类性能,为临床心电诊断提供辅助依据。方法将多层一维卷积神经网络自动学习的心电特征和心电的RR间期特征进行融合,送入多层感知器,再通过softmax分类器进行分类;选择少量公共心拍数据加上患者特定的心拍数据用于训练分类模型,实现患者特异性心拍识别。结果采用麻省理工学院提供的标准心律失常数据库(MIT-BIH Arrhythmia Database)评估算法的分类性能,与已有研究结果相比,分类性能得到提升,其中SVEB识别的灵敏度达到88.7%。结论该方法可为医护人员诊断心脏疾病提供可靠的辅助依据。
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