【摘 要】
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心脏病是导致人类死亡的首要原因,而大部分心血管疾病往往伴随着心律失常出现.为实现对不同类型心电图信号的自动分析、识别异常心律,研究并提出了一种基于深度学习的心拍分
【机 构】
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上海交通大学机械科学与动力工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1302004)
论文部分内容阅读
心脏病是导致人类死亡的首要原因,而大部分心血管疾病往往伴随着心律失常出现.为实现对不同类型心电图信号的自动分析、识别异常心律,研究并提出了一种基于深度学习的心拍分类算法.考虑到心电图自身的特性,使用长短时记忆网络来捕捉心电序列数据的前后依赖关系,结合卷积神经网络提取局部相关特征,自动识别5种不同类型的心拍.基于LSTM和CNN的深度学习方法将经过预处理的心电信号后直接作为网络的输入,将心电分类的特征提取、分类两个步骤融合为单个学习器.针对类别数据不平衡问题,通过对少数类样本滑窗采样获得更多训练数据.使用M
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