一种高效检测心律不齐的深度学习算法

陈宇飞; 张博; 林楠; 曹仰杰

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一种高效检测心律不齐的深度学习算法

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针对传统深度神经网络在心律不齐检测中存在的训练时间长、运算量大、识别率不高等问题,本文提出了一种简洁但高效的深度神经网络模型-SE-CNN（Simple but Efficient Convolutional Neural Network）.该模型使用单导联ECG（ElectroCardioGram）数据,构建一个层数较少的一维卷积神经网络,因而在训练速度和计算开销等方面具有一定的优势.在M IT-BIH心律不齐数据集上的实验结果表明,本文提出的模型检测精度较高且模型复杂度较小,具有很好的鲁棒性,也克服传统算法手工提取特征、工作量较大等缺点.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2018年第11期|2436-2440|共5页
作者
陈宇飞; 张博; 林楠; 曹仰杰;
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作者单位

郑州大学软件与应用科技学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
深度神经网络; 卷积神经网络; 心律不齐检测;

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