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基于深度学习的ECG心拍数据分类设计
被引量：
2
1
作者
张俊飞
毕志升
+1 位作者
王静
吴小玲
《自动化与仪器仪表》
2019年第12期71-75,共5页
心脏疾病是威胁人类健康的最大病因,ECG信号的复杂性使得人工检测需要大量时间且容易误诊,因此基于心电图心拍数据实现计算机辅助ECG判断具有重要意义。提出基于QRS波群的心拍特征提取方法,以Pan-Tompkins算法实现QRS波群定位,设计心拍...
心脏疾病是威胁人类健康的最大病因,ECG信号的复杂性使得人工检测需要大量时间且容易误诊,因此基于心电图心拍数据实现计算机辅助ECG判断具有重要意义。提出基于QRS波群的心拍特征提取方法,以Pan-Tompkins算法实现QRS波群定位,设计心拍截取规则;构建一维卷积神经网络(CNN)模型,实现ECG四类心拍数据(正常搏动、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏)的自动分类检测。为验证提出心拍截取方法的有效性,以MIT-BIH心率失常数据库45条数据进行验证,结果显示其灵敏度为99.1%、特异性为99.4%。采用截取的四类心拍数据验证一维CNN自动ECG分类检测模型的可用性,结果显示模型总体分类准确率为98.95%。
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关键词
ECG
CNN
Pan-Tompkins算法
mit-hib
原文传递
题名
基于深度学习的ECG心拍数据分类设计
被引量：
2
1
作者
张俊飞
毕志升
王静
吴小玲
机构
广州医科大学生物工程系
出处
《自动化与仪器仪表》
2019年第12期71-75,共5页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目“高维多目标进化算法的研究与应用”(No.61603106)
2018年广州市高校创新创业教育项目“云空间学习共同体支持下的翻转课堂设计与实践”(No.201709k56)
2017年广州市教育局市属高校教育教学改革项目“互联网+教学质量评估与监控教学形态建设研究”(No.2017A05)
文摘
心脏疾病是威胁人类健康的最大病因,ECG信号的复杂性使得人工检测需要大量时间且容易误诊,因此基于心电图心拍数据实现计算机辅助ECG判断具有重要意义。提出基于QRS波群的心拍特征提取方法,以Pan-Tompkins算法实现QRS波群定位,设计心拍截取规则;构建一维卷积神经网络(CNN)模型,实现ECG四类心拍数据(正常搏动、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏)的自动分类检测。为验证提出心拍截取方法的有效性,以MIT-BIH心率失常数据库45条数据进行验证,结果显示其灵敏度为99.1%、特异性为99.4%。采用截取的四类心拍数据验证一维CNN自动ECG分类检测模型的可用性,结果显示模型总体分类准确率为98.95%。
关键词
ECG
CNN
Pan-Tompkins算法
mit-hib
Keywords
ECG
CNN
pan-tompkins algorithm
mit-hib
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的ECG心拍数据分类设计
张俊飞
毕志升
王静
吴小玲
《自动化与仪器仪表》
2019
2
原文传递
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参考文献
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