【摘 要】
:
心电图分析是诊断心律失常的最主要手段,心搏类型是诊断心律失常的重要信息,心搏的自动识别也是心律失常自动诊断的重要步骤。本研究尝试采用卷积神经网络自动识别心搏类型,
【机 构】
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北京航空航天大学生物与医学工程学院,中国人民解放军总医院医学工程保障中心
【基金项目】
:
国家自然科学基金(61701540);国家重点研发计划(2016YFC1305703A);解放军总医院转化医学基金项目(2016TM-042)
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心电图分析是诊断心律失常的最主要手段,心搏类型是诊断心律失常的重要信息,心搏的自动识别也是心律失常自动诊断的重要步骤。本研究尝试采用卷积神经网络自动识别心搏类型,使用的心电数据来源于MIT-BIH心律失常数据库,将心电信号的形态特征作为输入,采用端对端学习的网络结构。经过十折交叉验证测试。本研究网络识别13种心搏类型的平均准确率为99.24%,特异度达到99.59%。对于叠加不超过0.4 mV随机噪声的心电信号,本研究网络的识别准确率为99.07%。此外,将数据库的其中一个病人作为实测数据,得到的阳性预测
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