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基于CA-MobileNetV2的心肌梗死定位算法研究
被引量：
1
1
作者
张鹏飞
叶哲江
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1179-1185,共7页
为实现临床医疗设备快速辅助诊断心肌梗死(MI)发生的部位。在轻量化卷积神经网络MobileNetV2的基础上结合协调注意力(CA)机制设计出了一种高准确率的MI部位定位算法。从PTB数据集中筛选正常和MI病例的12导联心电图(ECG)样本,将ECG信号...
为实现临床医疗设备快速辅助诊断心肌梗死(MI)发生的部位。在轻量化卷积神经网络MobileNetV2的基础上结合协调注意力(CA)机制设计出了一种高准确率的MI部位定位算法。从PTB数据集中筛选正常和MI病例的12导联心电图(ECG)样本,将ECG信号进行去噪处理。使用差分阈值法检测出ECG信号的R峰,根据R峰分割出心拍样本,使用心拍数据对所设计模型进行训练和测试。使用准确率、精度、灵敏度、特异性和混淆矩阵对模型的分类性能进行了评估。将训练集迭代60轮后,测试集的准确率达到了99.91%。结果表明,融合CA模块的MobileNetV2模型对于MI部位的定位具有很好的效果,有助于医疗设备实现MI的快速辅助诊断。
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关键词
轻量化卷积神经网络
心肌梗死定位
MobileNetV2
注意力机制
心电图
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职称材料
题名
基于CA-MobileNetV2的心肌梗死定位算法研究
被引量：
1
1
作者
张鹏飞
叶哲江
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1179-1185,共7页
文摘
为实现临床医疗设备快速辅助诊断心肌梗死(MI)发生的部位。在轻量化卷积神经网络MobileNetV2的基础上结合协调注意力(CA)机制设计出了一种高准确率的MI部位定位算法。从PTB数据集中筛选正常和MI病例的12导联心电图(ECG)样本,将ECG信号进行去噪处理。使用差分阈值法检测出ECG信号的R峰,根据R峰分割出心拍样本,使用心拍数据对所设计模型进行训练和测试。使用准确率、精度、灵敏度、特异性和混淆矩阵对模型的分类性能进行了评估。将训练集迭代60轮后,测试集的准确率达到了99.91%。结果表明,融合CA模块的MobileNetV2模型对于MI部位的定位具有很好的效果,有助于医疗设备实现MI的快速辅助诊断。
关键词
轻量化卷积神经网络
心肌梗死定位
MobileNetV2
注意力机制
心电图
Keywords
lightweight convolutional neural network
myocardial infarction localization
MobilenetV2
attention mechanism
electrocardiogram
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R318.6 [医药卫生—生物医学工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于CA-MobileNetV2的心肌梗死定位算法研究
张鹏飞
叶哲江
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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