【摘 要】
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心电图(ECG)检测是心脏疾病最常用的诊断方法.但是在心电信号采集过程中往往会受到噪声干扰,从而使心电信号分类诊断的正确率受到很大影响.为提高分类诊断的准确率和抗噪能力,改进设计了一种用深度残差收缩网络(DRSN)实现自动抗噪、全局平均池化(GAP)整合空间信息的ECG分类诊断模型.在MIT-BIH心律失常数据集上验证了模型的分类性能,并将其与普通的卷积神经网络(CNN)模型进行了抗噪性能分析比较.实验结果表明,设计的DRSN+GAP诊断模型基于AAMI标准的分类正确率高达99.3％,对不同强度的工频及高
【机 构】
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南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院 南京210023
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心电图(ECG)检测是心脏疾病最常用的诊断方法.但是在心电信号采集过程中往往会受到噪声干扰,从而使心电信号分类诊断的正确率受到很大影响.为提高分类诊断的准确率和抗噪能力,改进设计了一种用深度残差收缩网络(DRSN)实现自动抗噪、全局平均池化(GAP)整合空间信息的ECG分类诊断模型.在MIT-BIH心律失常数据集上验证了模型的分类性能,并将其与普通的卷积神经网络(CNN)模型进行了抗噪性能分析比较.实验结果表明,设计的DRSN+GAP诊断模型基于AAMI标准的分类正确率高达99.3％,对不同强度的工频及高斯两种噪声其抗噪性能均优于普通的CNN模型.
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