基于一维卷积神经网络的心肌梗死诊断研究

王官军; 罗昌霞; 汪龙; 宋晔娜; 唐祖胜; 杨雪君

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基于一维卷积神经网络的心肌梗死诊断研究

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目的:心电图判读主要依靠医师经验性分析,容易出现差错,本研究提出一维卷积神经网络预测模型实现对心肌梗死的智能诊断.方法:本研究利用Keras及Tensorflow搭建一维卷积神经网络.利用PTB-XL公共数据平台上的21837条ECG数据,经过删除异常值、中值滤波、裁剪等数据预处理后,将数据划分为训练集、验证集及测试集,用训练集数据训练CNN模型,用验证集验证模型,并采取正则化、Dropout及早停止法策略抑制过拟合,得到最终的预测模型.结果:模型对测试集预测的AUC、准确率、敏感度、特异度及阳性预测值分别达到0.981、0.952、0.932、0.957、0.840.结论:该预测模型对心肌梗死的预测性能优异,为心肌梗死的诊断提供了新方法.

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来源
《中国数字医学》 |2021年第5期|55-59|共5页
作者
王官军; 罗昌霞; 汪龙; 宋晔娜; 唐祖胜; 杨雪君;
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作者单位

十堰市太和医院 442000;

十堰市太和医院 442000;

十堰市太和医院 442000;

北京大学第一医院 100034;

十堰市太和医院 442000;

十堰市太和医院 442000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类诊断学;
关键词
心肌梗死; 心电图; 智能诊断; 卷积神经网络; 中值滤波;

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