基于ResNet和Bi-LSTM模型融合的心电信号分类
叶兴扬1
韦张跃昊1
严卉2
周逸蒋2
朱建华2
洪慧1
1.杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州3100182.浙江大学医学院附属第一医院,浙江杭州310006
摘要：目的 为提升临床心电图的分类效果,提出一种融合深度残差网络(ResNet)和双向长短时记忆循环神经网络(Bi-LSTM)的心电信号分类算法.方法 利用ResNet模型提取和整合心电信号波形特征的能力,在ResNet模型基础上融合Bi-LSTM模型,提取信号序列上下文信息.通过数据增强技术增加样本数量,解决训练集存在类别不平衡问题,进一步提升模型分类性能.结果 文中提出算法的F1(查准率和召回率的调和平均)在The 2017 PhysioNet/CinC Challenge数据集上达到0.8571,优于近几年文献提出的其他几种模型.同时将该模型用于医院实际临床数据(92245条记录),模型F1指标达到0.8852;对比传统人工特征方法和单纯残差网络该模型具有更好的性能,尤其对于心房颤动的识别提升明显.结论 基于ResNet和Bi-LSTM模型融合的算法能有效提取心电信号特征,且分类效果较好,具有实际应用意义.
关键词：心电图深度学习残差网络长短时记忆网络信号处理
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：浙江省自然科学基金(LR19F020005)
论文发表日期：2021-06-15
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( 244-251 )
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