【摘 要】
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提出一种基于卷积神经网络(CNN)的心电特征提取方法,以心拍R点前后75ms内的信号为QRS波群,提取QRS波群的180Hz下采样和RR间期,把QRS采样作为CNN的卷积层输入,把CNN的全连接层
【机 构】
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中国科学院微电子研究所,中国科学院微电子研究所昆山分所
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提出一种基于卷积神经网络(CNN)的心电特征提取方法,以心拍R点前后75ms内的信号为QRS波群,提取QRS波群的180Hz下采样和RR间期,把QRS采样作为CNN的卷积层输入,把CNN的全连接层输出作为形态特征。对CNN特征进行分类能力测试,与文献方法对比结果表明,CNN特征在平均Se上有1.7%的提升,在平均P~+上有2.9%的提升,对于S类的Se提升7%,P~+提升9%,对V类的Se提升4%,P+提升2%;该方法在F类上性能低于文献最佳值,因为神经网络对训练样本数要求比支持向量机(SVM)高。
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