【摘 要】
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心律失常是心血管疾病中常见的病症之一,诊断心律失常往往需要通过心电图检查。然而对心电图的目视检查不仅耗时,而且可能导致误诊,影响疾病的预防及治疗。因此,需要通过自动分析技术来辅助医生进行心律失常的诊断,从而提高诊断效率和准确性。目前,实现心律失常自动分类的方法主要有基于传统机器学习方法和基于深度学习方法。传统机器学习方法分类器的性能很大程度上取决于手工提取特征的质量,模型泛化能力弱。基于深度学习的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于时空相关性的多通道心电信号量化压缩感知方法研究”（编号:61861021）； 江西省教育厅科学技术研究项目“基于序列间深度学习的可穿戴设备心电信号分类研究”（编号:GJJ200426）；
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心律失常是心血管疾病中常见的病症之一,诊断心律失常往往需要通过心电图检查。然而对心电图的目视检查不仅耗时,而且可能导致误诊,影响疾病的预防及治疗。因此,需要通过自动分析技术来辅助医生进行心律失常的诊断,从而提高诊断效率和准确性。目前,实现心律失常自动分类的方法主要有基于传统机器学习方法和基于深度学习方法。传统机器学习方法分类器的性能很大程度上取决于手工提取特征的质量,模型泛化能力弱。基于深度学习的分类算法可以自动学习特征,能实现比传统机器学习算法更好的分类性能。因此,根据心电信号的特征,本文进行了基于深度学习的心电信号R峰检测和心律失常分类方法研究:（1）针对现有方法预处理时间成本高、对噪声敏感问题,提出了一种基于原始一维心电信号的心律失常自动分类的方法。该方法首先利用卷积神经网络（CNN）学习和提取心电信号的形态特征,之后通过双向长短期记忆网络（BLSTM）获取特征中的时间依赖关系,最后借助softmax函数完成心律失常的自动分类任务。方法采用Mish函数作为激活函数,使得模型在训练中更为稳定。在公开数据库MIT-BIH心律失常数据库上进行五折交叉验证,评估指标达到了99.11%的平均准确率,表明该模型可以有效地提取原始心电信号的重要特征。（2）针对现有的方法大多数是对单个节拍的分类,提出了一种基于改进的高分辨率网络（HRNet）和有效通道注意力机制（ECA）的心电信号R峰检测与心律失常分类方法,该方法能够对包含多个心电节拍的心电信号片段进行识别分类。方法首先将原始心电信号分割成5秒时间长的心电信号片段,共1800个采样点,然后将这些片段输入到改进的HRNet模型中进行自动学习和分类。通过引入有效通道注意力机制模块,进一步加强了模型的特征提取和特征选择能力。在MIT-BIH心律失常数据库上进行了相关实验,所提方法在心律失常分类任务上获得了99.86%的平均准确率,验证了方法的有效性。
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