【摘 要】
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心房颤动(房颤)是一种常见的心律失常,可导致血栓形成并增加脑卒中甚至死亡的风险。针对临床应用中疾病筛检低假阴性率的需求,本文提出一种改进的低假阴性率卷积神经网络。通过在交叉熵损失函数中引入正则化系数,差别对待阳性和阴性样本的代价成本,使得网络训练时可加大对假阴性的惩罚。采用三甲医院采集的包含21077位受试者的患者间临床数据集进行验证,相对于传统交叉熵损失函数,使用改进的损失函数可将假阴性率由2.22%降低至0.97%,所选正则化系数可将灵敏度由97.78%提升至98.35%,准确率96.62%亦较原来的
【机 构】
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中国计量大学机电工程学院,上海数创医疗科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61801454),浙江省自然科学基金(LQ18F010006)。
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心房颤动(房颤)是一种常见的心律失常,可导致血栓形成并增加脑卒中甚至死亡的风险。针对临床应用中疾病筛检低假阴性率的需求,本文提出一种改进的低假阴性率卷积神经网络。通过在交叉熵损失函数中引入正则化系数,差别对待阳性和阴性样本的代价成本,使得网络训练时可加大对假阴性的惩罚。采用三甲医院采集的包含21077位受试者的患者间临床数据集进行验证,相对于传统交叉熵损失函数,使用改进的损失函数可将假阴性率由2.22%降低至0.97%,所选正则化系数可将灵敏度由97.78%提升至98.35%,准确率96.62%亦较原来的
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