基于不均衡数据集成训练的心电异常识别研究

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心血管疾病是威胁人类生命健康的头号杀手,心电图分析是各类心血管疾病最简单有效的临床检查方法。目前的心电自动异常检测主要通过训练分类模型来实现。心电数据的异常标签众多,各标签的样本分布不均衡,导致分类器性能差。同时,基于单一模型的方法常常对部分异常有良好的分类效果,不能保证对所有异常的分类效果。针对此问题,提出了基于注意力机制的生成对抗网络的心拍信号生成方法和基于特征融合和堆叠(stacking)集成的心电图分类方法,分别解决心电数据不均衡和单一模型泛化能力差的问题。主要研究内容如下:(1)针对心电数据样本分布不均衡的问题,提出了一种基于注意力机制的生成对抗网络的心拍信号生成方法。该方法首先对所有样本的心拍进行分割。然后,构建生成模型和判别模型组成生成对抗网络,并在判别模型中引入注意力机制,进行心拍信号的生成。最后将基于生成对抗网络的心电数据增强方法分别与其他增强方法进行实验对比,结果表明基于生成对抗网络的数据增强方法具有更好的分类性能,可以有效解决心电数据中样本分布不均衡的问题。(2)鉴于单一模型的心电图分类方法无法满足对所有异常的分类效果,提出了一种基于特征融合和堆叠(stacking)集成的心电图分类方法。一方面,通过先验知识进行人工特征提取,另一方面通过机器学习进行卷积神经网络特征提取,然后将从不同尺度提取的特征进行特征融合,并对融合特征进行预处理。最后,采用堆叠集成对融合后的特征进行心电图分类,实验结果表明通过集成学习根据各分类器的表征性能进行合理的选择和重组,可以有效提升模型对各个异常的分类精度。主要贡献在于:一方面,通过构建生成对抗网络进行心电数据的生成,有效解决了心电数据样本分布不均衡的问题,同时在生成对抗网络中引入注意力机制来提取目标异常的显著性区域,进一步使模型生成的样本更加接近于真实样本的分布。另一方面,将从不同尺度提取的心电特征进行融合,并采用集成学习根据融合后的特征进行分类,有效提升了模型的分类性能和泛化能力。
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