【摘 要】
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目的提升心电图心律失常分类算法的性能，为临床心电诊断提供辅助依据。方法将一维心电图数据按照R点进行切分，将切分后的数据生成2D图像。利用数据增强技术将样本进行扩增，再利用二维卷积神经网络（2D-CNN）中的2D卷积层、2D最大池化层、Flatten层和全连接层，对图像特征进行提取，并通过Softmax分类器进行分类。利用带有权重系数的损失函数来增强模型对于S类和V类的学习。采用MIT-BIH数据集
【机 构】
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东南大学生物科学与医学工程学院，南京 210000,东南大学生物科学与医学工程学院，南京 210000
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目的提升心电图心律失常分类算法的性能，为临床心电诊断提供辅助依据。
方法将一维心电图数据按照R点进行切分，将切分后的数据生成2D图像。利用数据增强技术将样本进行扩增，再利用二维卷积神经网络（2D-CNN）中的2D卷积层、2D最大池化层、Flatten层和全连接层，对图像特征进行提取，并通过Softmax分类器进行分类。利用带有权重系数的损失函数来增强模型对于S类和V类的学习。采用MIT-BIH数据集进行模型训练并评估算法性能。
结果样本扩增和使用带有权重系数的损失函数能够提升模型的召回率和特异性指标，同时保持模型对室性异位搏动（VEB）和室上性异位搏动（SVEB）分类的精确率的指标。
结论所提出模型的准确率为99.02%，SVEB的召回率为96.4%，表明该分类方法可以辅助医护人员诊断心脏疾病。
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