【摘 要】
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心律失常分类在心脏病诊断中起着重要作用,目前有心电图（ECG）检测等常见的心律失常早期检测方法。若人工解释心电图信息不仅耗时耗力,而且需要具备专业的心电图学知识和丰富的心电疾病诊断经验,因此自动地检测心律失常显得十分重要。另外,卷积神经网络（CNN）是一种比传统方法更简单、更具噪声免疫性的多类心律失常自动分类算法。由于仅使用二维CNN没有对ECG导联关系有效考虑,且卷积核尺寸单一,导致准确率低,因
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心律失常分类在心脏病诊断中起着重要作用,目前有心电图（ECG）检测等常见的心律失常早期检测方法。若人工解释心电图信息不仅耗时耗力,而且需要具备专业的心电图学知识和丰富的心电疾病诊断经验,因此自动地检测心律失常显得十分重要。另外,卷积神经网络（CNN）是一种比传统方法更简单、更具噪声免疫性的多类心律失常自动分类算法。由于仅使用二维CNN没有对ECG导联关系有效考虑,且卷积核尺寸单一,导致准确率低,因此设计一种心电图心律失常检测性能更优的算法成为了一项挑战。本文针对人工检测心律失常和二维CNN的不足,以及12导联心电信号的特点提出基于多尺度相融合的卷积神经网络结构心律失常自动分类方法,对12导联心电图进行心律失常检测分类。分类目标共9类,包括正常心电图和8种不同心律失常疾病的心电图。论文主要研究工作内容归纳如下:1、通过对12导联心电图观察,其尖端和波形等具有相似性和差异性,针对这个现象,提出1D,2D相融合的卷积神经网络结构,其中2D卷积神经网络对每个导联卷积,突出12导联间的差异性;1D卷积神经网络对整个心电信号进行卷积,突出12导联间的相似性。2、本文所使用的12导联心电信号数据长度值相对较大,针对这个现象,采用多尺度融合的方法,捕获心电信号所蕴含的信息,具体而言就是在卷积过程中使用不同尺寸的卷积核。最终通过本文的方法平均F1-score能达到80.3%。
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