基于改进残差网络对心电信号的识别

潘辉; 郑威; 张莹莹

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基于改进残差网络对心电信号的识别

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心血管疾病是当今人类死亡的主要原因之一.本文基于改进的残差网络对心电信号进行识别,并将改进后的残差网络和空洞卷积进行结合,特征提取时保持局部信息不变的同时尽可能地提取全局信息.研究使用K折交叉验证对MIT-BIH心律失常数据集进行训练、验证和测试.首先使用卷积层汇集输入图像,其次利用改进后的网络进行特征提取,最后使用Softmax分类器进行分类.在MIT-BIH心律不齐数据库中,提出的模型在没有任何额外人工特征和数据增强进行辅助的情况下,获得了97.20％的准确度、92.85％的敏感度、98.29％的特异性、93.16％的精确度和93.00％的F1分数.该研究将为医疗机构对于心电信号检测识别提供技术支撑,从而减轻专业医师的工作负荷.

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来源
《数据采集与处理》 |2020年第4期|682-692|共11页
作者
潘辉; 郑威; 张莹莹;
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作者单位

江苏科技大学电子信息学院镇江 212003;

江苏科技大学电子信息学院镇江 212003;

江苏科技大学电子信息学院镇江 212003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
心律失常信号; 空洞卷积; 残差网络; MIT-BIH; Softmax;

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