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基于变尺度融合网络模型的心电数据识别算法
被引量：
1
1
作者
刘子龙
陈鹏
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期570-578,共9页
心律失常类型的判断是早期心血管疾病预防和诊断的关键,因此心电图(ECG)分析作为医生诊断的重要依据得到了广泛应用。由于受到不同患者间ECG信号形态差异大、类别分布不平衡等因素影响,现有的心律失常自动检测算法在识别过程中存在一定...
心律失常类型的判断是早期心血管疾病预防和诊断的关键,因此心电图(ECG)分析作为医生诊断的重要依据得到了广泛应用。由于受到不同患者间ECG信号形态差异大、类别分布不平衡等因素影响,现有的心律失常自动检测算法在识别过程中存在一定的困难。本文提出了一种变尺度融合网络模型用于心律类型的自动识别,利用改进后的ECG生成网络(EGAN)模块解决了ECG数据不平衡问题,并以灰度递归图(GRP)和频谱图形式对ECG信号进行二维重现,结合模型的分支结构,实现了变长心拍的自动分类。研究结果采用麻省理工学院与贝斯以色列医院(MIT-BIH)心律失常数据库进行验证,对其中八种心律类型进行区分,平均准确率达到了99.36%,敏感性和特异性分别为96.11%、99.84%,未来期望本方法可用于临床辅助诊断以及智能穿戴设备等。
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关键词
心律失常
变尺度融合网络
心电生成网络
心电数据不平衡
原文传递
题名
基于变尺度融合网络模型的心电数据识别算法
被引量：
1
1
作者
刘子龙
陈鹏
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期570-578,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61603255)。
文摘
心律失常类型的判断是早期心血管疾病预防和诊断的关键,因此心电图(ECG)分析作为医生诊断的重要依据得到了广泛应用。由于受到不同患者间ECG信号形态差异大、类别分布不平衡等因素影响,现有的心律失常自动检测算法在识别过程中存在一定的困难。本文提出了一种变尺度融合网络模型用于心律类型的自动识别,利用改进后的ECG生成网络(EGAN)模块解决了ECG数据不平衡问题,并以灰度递归图(GRP)和频谱图形式对ECG信号进行二维重现,结合模型的分支结构,实现了变长心拍的自动分类。研究结果采用麻省理工学院与贝斯以色列医院(MIT-BIH)心律失常数据库进行验证,对其中八种心律类型进行区分,平均准确率达到了99.36%,敏感性和特异性分别为96.11%、99.84%,未来期望本方法可用于临床辅助诊断以及智能穿戴设备等。
关键词
心律失常
变尺度融合网络
心电生成网络
心电数据不平衡
Keywords
Arrhythmia
variable
scale
fusion
network
Electrocardiogram
generative
adversarial
network
Unbalanced
electrocardiogram
data
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [医药卫生—基础医学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变尺度融合网络模型的心电数据识别算法
刘子龙
陈鹏
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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