基于深度学习并行网络模型的心律失常分类方法
甘屹1
施俊丞2
高丽3
何伟铭1
1.上海理工大学机械工程学院,上海 200093;日本中央大学理工学部精密工学科,日本 东京 112-00032.上海理工大学机械工程学院,上海 2000933.上海理工大学图书馆,上海 200093;上海理工大学光电与计算机学院,上海 200093
摘要：目的 提出一种并行神经网络分类方法,以提高对正常搏动、室上性异位搏动、心室异位搏动、融合搏动4种心律失常的分类性能.方法 首先进行心电信号去噪、小尺度心拍和大尺度心拍的分割、数据增强等预处理;然后基于深度学习理论,应用密集连接卷积神经网络改善人工提取波形特征的局限性,并结合双向长短时记忆网络和高效通道注意力网络,以增强提取波形时序特征和重要特征的功能;接着采用并行网络结构,同时输入小尺度心拍和大尺度心拍的的波形特征,以提高心律失常分类的准确性;最后使用Softmax函数实现对心律失常的4分类任务.结果 利用MIT-BIH心律失常数据库和3组实验验证所提方法.多种并行网络模型分类性能对比实验和不同心拍输入方式下,各分类模型性能对比实验得出所提分类模型的总体准确率、平均灵敏度和平均特异性分别达到99.36％、96.08％、99.41％;并行网络分类模型收敛性能分析实验得出分类模型每次训练时间为41 s.结论 并行多网络分类方法在保持较高总体准确率的同时,平均灵敏度、平均特异性以及训练时间均有改善,该方法有望为心律失常临床诊断提供新的技术方案.
关键词：心律失常并行分类深度学习网络模型
资助基金：国家自然科学基金(51375314)
论文发表日期：2021-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1296-1303 )
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