【摘 要】
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心血管疾病作为健康的头号杀手,发病时具有较高的隐蔽性。在临床医学上,心电图(Electrocardiogram,ECG)作为心血管疾病中心律失常检测与诊断的主要依据,对其进行自动分类可以减轻医疗工作者的压力,应用于可穿戴设备上能协助患者实时监测自己的心脏状态。近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)逐渐取代传统分类方法成为主流,在ECG自动分类方面,
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心血管疾病作为健康的头号杀手,发病时具有较高的隐蔽性。在临床医学上,心电图(Electrocardiogram,ECG)作为心血管疾病中心律失常检测与诊断的主要依据,对其进行自动分类可以减轻医疗工作者的压力,应用于可穿戴设备上能协助患者实时监测自己的心脏状态。近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)逐渐取代传统分类方法成为主流,在ECG自动分类方面,具有高分类准确度网络模型的选取以及神经网络算法的高效硬件设计是在资源有限的可穿戴设备中实现的关键。首先,本文提出了一个具有22个卷积层的1D U-net全卷积神经网络模型,该模型将高层次整体特征与低层次局部特征进行特征融合提高了网络分类准确度,可以对输入1024个采样点的ECG信号进行端到端像素级分类。其次,使用MIT-BIH心律失常数据库对网络进行训练与测试,对数据库中5种心拍类型的平均分类准确度达到95.55%。据此设计了一款专用于ECG自动分类的1D U-net加速器,该加速器以具有两级流水结构的Winograd快速卷积处理单元为基础,利用卷积过程中的并行展开和数据复用,组成了加速器中的卷积核心计算模块——3D处理单元阵列,提高了硬件效率和计算效率,然后对每一个卷积层中的数据进行动态精度调整提高了加速器的分类准确度。最后,使用Modelsim仿真工具对1D U-net加速器进行功能仿真,并在Zynq-7000So C平台上完成了原型验证。结果表明,本设计共消耗3835个LUT、47.5块BRAM、64个DSP以及2173个寄存器,在200MHz时钟频率下,完成一条ECG信号的推断需要383.89μs,硬件效率和计算效率分别能达到0.0256GOPS/Slice和123%,在可穿戴医疗领域具有较高的应用价值。
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