【摘 要】
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心电信号直观地反映心脏生理电活动,在诊断心血管疾病方面有重要的参考价值.提出了一种卷积神经网络的心电信号二分类方法,网络卷积层使用不同卷积核,最大限度的利用局部特征
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院 合肥230000;中国科学院合肥智能机械研究所 合肥230031;黄山风景区管理委员会 黄山245800
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心电信号直观地反映心脏生理电活动,在诊断心血管疾病方面有重要的参考价值.提出了一种卷积神经网络的心电信号二分类方法,网络卷积层使用不同卷积核,最大限度的利用局部特征进行分类,对异常心拍进行检测.使用麻省理工学院提出的MIT-BIH心律失常数据库对该方法进行验证.通过混淆矩阵计算性能指标,运用交叉验证与3种传统机器学习方法对比.实验表明,相较于准确性能最高的支持向量机二分类方法,模型准确率可达96.86％,提升了3.39％.该方法简化了特征提取过程,充分提高了异常心拍检测的准确性.
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