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      卷積神經網(wǎng)絡在心拍類識別醫(yī)療電子中有什么樣的應用

      2018-12-20 | rar | 0.96 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　心電圖（ ECG）心拍分類對心臟疾病的臨床診斷具有重要意義，但是ECG四類心拍間數(shù)據(jù)不平衡問題嚴重制約著心拍分類性能的提升。針對這一問題，以卷積神經網(wǎng)絡（ CNN）為基礎，首先在組合四類心拍等量數(shù)據(jù)基礎上構建用于表達噪聲及四類心拍間共性信息的通用CNN模型，接著以通用CNN模型為基礎分別在四類心拍數(shù)據(jù)上構建四個更為有效表達對應心拍類別傾向性信息的類別CNN模型，最后綜合四個類別CNN模型的輸出判別心拍類型。在MIT-BIH心電圖數(shù)據(jù)庫上的實驗結果顯示，該方法的平均靈敏度為99. 68%、平均陽性檢測率是98.58%、綜合指標是99.12%，顯著優(yōu)于二級聯(lián)合聚類法在MIT-BIH心電圖數(shù)據(jù)庫上的分類性能。

      　　心臟疾病嚴重威脅人類的身體健康，世界衛(wèi)生組織2015年公布的全球十大死亡病因中，因缺血性心臟?。ㄓ址Q冠心?。┧劳龅娜藬?shù)占876萬人，位于第一位；心電圖（ ElectroC ardioGram．ECG）診斷是檢測心臟疾病最基礎、最常用的方法，而人工診斷的誤診率較高，2004 - 2013年發(fā)表在中文醫(yī)學期刊并經遴選納入誤診疾病數(shù)據(jù)庫的急性心肌梗死（ Acute Myocardial Infarction．AMI）文獻共485篇，累計誤診病例7840例，誤診率19. 62%：因此，使用計算機生成ECG中的深層特征，實現(xiàn)計算機自動ECG診斷成為ECG研究的重要方向，其中ECG心拍分類對ECG自動診斷和臨床有重要價值。

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