【摘 要】
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由于心血管疾病的高致病率和高死亡率特性,它已成为危害人类健康和生命的“头号杀手”。对心血管疾病进行有效诊断和预防尤为重要。近些年,随着深度学习理论和技术的快速发展,借助深度学习对心电图进行特征分析以及病症分类已成为智能医疗健康领域研究的热点问题。但是针对于临床应用,依然存在很多实际问题需要解决:如心电图采集和传输过程中出现各种噪音干扰、缺失;大多数研究都是针对于单导联或是双导联心电图信号进行分类,
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由于心血管疾病的高致病率和高死亡率特性,它已成为危害人类健康和生命的“头号杀手”。对心血管疾病进行有效诊断和预防尤为重要。近些年,随着深度学习理论和技术的快速发展,借助深度学习对心电图进行特征分析以及病症分类已成为智能医疗健康领域研究的热点问题。但是针对于临床应用,依然存在很多实际问题需要解决:如心电图采集和传输过程中出现各种噪音干扰、缺失;大多数研究都是针对于单导联或是双导联心电图信号进行分类,很少存在针对更多导联的心电图信号的分类算法。本文工作主要针对多导联复杂心电疾病的数据样本的分类问题展开研究。主要研究工作分为:（1）针对于完整多导联心电图,首先进行多导联心电图小波变换去噪预处理。之后,提出了基于残差网络的心率失常多模态信号分类模型。该模型利用卷积神经网络分别对单导联ECG信号进行特征分析,随后将各个导联拼接在一起,通过类比于图像处理的方法,将信号中的多导联当作通道进行特征分析,最终对多个病症进行有效分类。（2）针对于不完整多导联心电图,提出了基于生成对抗网络的时序插补模型。该模型采用插补门控循环单元以及卷积神经网络用以学习数据集样本的特征分布,使得该网络模型可以有效地对不完整导联数据进行插补。通过在实际心电数据集进行测试,证明了本文算法的有效性和可行性。
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