【摘 要】
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随着我国社会经济快速发展和人口老龄化趋势日渐加快,心脏病发病率和死亡率呈现出逐年增长趋势。房颤是临床上发病率最高的心脏系统疾病之一,该病前期发病时间短且无明显症状,患者常因错过最佳治疗时机而耗费高额医疗费用并占用大量社会资源。因此,研究早期房颤的智能检测算法对优化检测流程及提高检测效率具有重要理论与实践价值。本文针对现有房颤检测研究特征提取过于耗时的不足,依据病症心电信号具有的P波消失、心律紊乱等
【基金项目】
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河北省自然科学基金（G2019202488）；
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随着我国社会经济快速发展和人口老龄化趋势日渐加快,心脏病发病率和死亡率呈现出逐年增长趋势。房颤是临床上发病率最高的心脏系统疾病之一,该病前期发病时间短且无明显症状,患者常因错过最佳治疗时机而耗费高额医疗费用并占用大量社会资源。因此,研究早期房颤的智能检测算法对优化检测流程及提高检测效率具有重要理论与实践价值。本文针对现有房颤检测研究特征提取过于耗时的不足,依据病症心电信号具有的P波消失、心律紊乱等指征,提出卷积-长短时记忆神经网络检测模型（Convolutional&Long Short-Term Memory Neural Networks,CNN-LSTM）。CNN-LSTM模型主要由卷积单元和LSTM单元组成的特征提取器以及全连接层和输出层组成的分类器两个主要部分构成。其中,卷积单元可以挖掘房颤心电信号中隐藏的P波消失、波形紊乱等结构性特征,LSTM单元用于提取心律紊乱时序性特征,全连接层汇总多维度特征并最终在输出层得到检测结果。本文利用Physinet/Cin C Challenges 2017数据集,分别以原始心电信号、临床诊断特征和169个多维数理混合特征为输入数据,以K-最近邻、支持向量机、决策树和随机森林四种传统机器学习算法与卷积神经网络、长短时记忆神经网络两种单一深度学习架构为对比算法,验证了所提出模型的分类性能,准确率、灵敏度和特异性分别达到96.75%、97.40%和96.10%,分数为0.97,性能较其他对比算法平均提升9.54%。将CNN-LSTM模型嵌入至移动端后,可实现早期房颤的自我检测与辅助诊断,减少患者病情延误的同时大幅提高医生的工作效率。
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