基于DCGNet模型的心电信号分类研究

刘玉琪

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计算机心电图(ECG)检查是一项用于心血管疾病诊断的非常重要的辅助手段。目前已有一些深度学习的算法可以实现心电图准确、实时和可扩展的分析。为了提高心电图分类算法的准确性和实时性,本文提出了一种新的端到端的深度卷积双向门控循环网络(DCGNet)模型,该模型首先对原始心电信号数据进行数据处理,实现输入数据去噪和降维,通过融合卷积神经网络(CN N)和改进的深度双向门控循环单元(GRU)算法实现不同类别心电图的分类识别。

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来源
《中国宽带》 |2020年第12期|P.128-129|共2页
作者
刘玉琪;
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作者单位

华北电力大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类心脏、血管（循环系）疾病;
关键词
心电图; CNN; 双向GRU; 模型融合;

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