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一种改进U-Net网络的心电图分类算法研究
被引量：
1
1
作者
王建荣
尉向前
+2 位作者
辛彬彬
高睿丰
李国翚
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第1期142-149,共8页
基于CPSC-2018十二导联数据,提出了一种U-Net网络和注意力机制结合的心电图分类算法。首先,针对数据集数据长度长短不一的问题,对数据进行等长处理和归一化处理。然后,利用U-Net网络中跳层连接和编码解码方式,对预处理后较长的数据进行...
基于CPSC-2018十二导联数据,提出了一种U-Net网络和注意力机制结合的心电图分类算法。首先,针对数据集数据长度长短不一的问题,对数据进行等长处理和归一化处理。然后,利用U-Net网络中跳层连接和编码解码方式,对预处理后较长的数据进行处理。在U-Net网络解码的最后一层加入注意力机制对抗噪声,提升模型的有效信息关注度和准确性。最后,利用CPSC-2018数据集进行验证。实验结果表明:所提模型能够取得较好的分类效果,识别房颤(AF)和右束支传导阻滞(RBBB)心律失常的精准率、召回率、F1值都可以达到90%以上,平均F1值可以达到82.5%。
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关键词
心律失常
心电图
U-Net网络
注意力机制
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职称材料
题名
一种改进U-Net网络的心电图分类算法研究
被引量：
1
1
作者
王建荣
尉向前
辛彬彬
高睿丰
李国翚
机构
天津
大学智能与计算学
部
山西大学自动化与软件学院
天津开发区奥金高新技术有限公司产品研发部
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第1期142-149,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFC2000701)
中国博士后科学基金项目(2021M692400)
山西省基础研究计划项目(202203021221017)。
文摘
基于CPSC-2018十二导联数据,提出了一种U-Net网络和注意力机制结合的心电图分类算法。首先,针对数据集数据长度长短不一的问题,对数据进行等长处理和归一化处理。然后,利用U-Net网络中跳层连接和编码解码方式,对预处理后较长的数据进行处理。在U-Net网络解码的最后一层加入注意力机制对抗噪声,提升模型的有效信息关注度和准确性。最后,利用CPSC-2018数据集进行验证。实验结果表明:所提模型能够取得较好的分类效果,识别房颤(AF)和右束支传导阻滞(RBBB)心律失常的精准率、召回率、F1值都可以达到90%以上,平均F1值可以达到82.5%。
关键词
心律失常
心电图
U-Net网络
注意力机制
Keywords
arrhythmia
electrocardiogram
U-Net network
attention mechanism
分类号
R540.4 [医药卫生—心血管疾病]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进U-Net网络的心电图分类算法研究
王建荣
尉向前
辛彬彬
高睿丰
李国翚
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024
1
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