【摘 要】
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心血管疾病一直是世界范围内死亡的主要原因之一,严重威胁着人类的健康安全。随着现代医疗技术的不断发展,对心电信号的分析与处理逐渐发展成一个热门的研究方向。心电图作为一种无创、经胸的诊断技术,已被广泛用于监测心跳活动,针对日趋增长的心电数据分析需求,国内的研究大多停留在分类处理阶段,对心电异常的预测相对较少,而心电异常的提前预警对预防接下来可能出现的危险极为重要。随着机器学习、深度学习的不断发展,在医
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心血管疾病一直是世界范围内死亡的主要原因之一,严重威胁着人类的健康安全。随着现代医疗技术的不断发展,对心电信号的分析与处理逐渐发展成一个热门的研究方向。心电图作为一种无创、经胸的诊断技术,已被广泛用于监测心跳活动,针对日趋增长的心电数据分析需求,国内的研究大多停留在分类处理阶段,对心电异常的预测相对较少,而心电异常的提前预警对预防接下来可能出现的危险极为重要。随着机器学习、深度学习的不断发展,在医学领域的应用也愈发广泛,越来越多的神经网络被用于生物信号的检测与分析。基于此,本文在传统的心电分析处理的基础上,与深度学习模型相结合,以预测心电信号未来可能发生的异常为目展开研究,研究重点内容主要如下:（1）在LSTM网络模型的基础之上,设计了堆叠的LSTM网络的预测模型,目的是加深网络,从而预测更加复杂的问题,并在此基础上引入注意力机制,关注重点目标区域,获取需要关注目标的更详细信息,同时减少对其他无关信息的投入,该模型最终的分类准确率为96.8%。（2）设计了脉冲神经网络的预测模型,脉冲神经网络的神经元与实际生物的神经结构更为相似,并考虑到时间信息对实际情况的影响。同样,在模型之中引入注意力机制。该模型可以更深入地了解心电信号的特征,并根据其重要程度给予相应的权重分配,从而提升心电特征的提取和筛选的能力。该模型最终的分类准确率为98.8%.将本文设计的心电信号异常预测模型在MIT-BIH数据集上进行测试,测试结果表明,本文所设计的两种基于注意力机制的心电信号异常预测算法在心电信号预测识别准确性方面获得了较好的结果,充分证明了其性能的优越性。
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