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基于Dropout深度卷积神经网络的ST段波形分类算法
被引量：
10
1
作者
任晓霞
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期1217-1222,共6页
心电信号的ST段波形变化是心肌损伤等心血管类疾病临床诊断的重要辅助手段之一。针对ST段波形分类以及深度卷积神经网络过拟合问题,提出一种基于概率随机舍弃神经元建立子网络的Dropout深度卷积神经网络,通过心电信号数据去噪、ST段候...
心电信号的ST段波形变化是心肌损伤等心血管类疾病临床诊断的重要辅助手段之一。针对ST段波形分类以及深度卷积神经网络过拟合问题,提出一种基于概率随机舍弃神经元建立子网络的Dropout深度卷积神经网络,通过心电信号数据去噪、ST段候选段筛选、神经网络卷积与下采样运算过程,实现ST段波形样本训练与测试。仿真实验对比分析了算法的波形分类准确率、卷积核个数影响和Dropout对算法泛化能力影响,与专家手工标注、BP、RNN和DCNN等方法进行比较,实验结果表明Dropout DCNN能够有效提高卷积神经网络泛化能力,提升算法的可用性。
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关键词
心电信号数据
ST段波形分类
深度卷积神经网络
DROPOUT
泛化能力
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题名
基于Dropout深度卷积神经网络的ST段波形分类算法
被引量：
10
1
作者
任晓霞
机构
张家口学院数学与信息科学学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期1217-1222,共6页
基金
江苏省政策引导类计划(产学研合作)-前瞻性联合研究项目(BY2016049-01)
文摘
心电信号的ST段波形变化是心肌损伤等心血管类疾病临床诊断的重要辅助手段之一。针对ST段波形分类以及深度卷积神经网络过拟合问题,提出一种基于概率随机舍弃神经元建立子网络的Dropout深度卷积神经网络,通过心电信号数据去噪、ST段候选段筛选、神经网络卷积与下采样运算过程,实现ST段波形样本训练与测试。仿真实验对比分析了算法的波形分类准确率、卷积核个数影响和Dropout对算法泛化能力影响,与专家手工标注、BP、RNN和DCNN等方法进行比较,实验结果表明Dropout DCNN能够有效提高卷积神经网络泛化能力,提升算法的可用性。
关键词
心电信号数据
ST段波形分类
深度卷积神经网络
DROPOUT
泛化能力
Keywords
ECG signal data
ST segment waveform classification
Deep convolutional neural network
Dropout
generalization ability
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Dropout深度卷积神经网络的ST段波形分类算法
任晓霞
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
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参考文献
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统计分析
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