資料介紹
心電圖( ECG)心拍分類對心臟疾病的臨床診斷具有重要意義,但是ECG四類心拍間數(shù)據(jù)不平衡問題嚴(yán)重制約著心拍分類性能的提升。針對這一問題,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( CNN)為基礎(chǔ),首先在組合四類心拍等量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建用于表達(dá)噪聲及四類心拍間共性信息的通用CNN模型,接著以通用CNN模型為基礎(chǔ)分別在四類心拍數(shù)據(jù)上構(gòu)建四個更為有效表達(dá)對應(yīng)心拍類別傾向性信息的類別CNN模型,最后綜合四個類別CNN模型的輸出判別心拍類型。在MIT-BIH心電圖數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果顯示,該方法的平均靈敏度為99. 68%、平均陽性檢測率是98.58%、綜合指標(biāo)是99.12%,顯著優(yōu)于二級聯(lián)合聚類法在MIT-BIH心電圖數(shù)據(jù)庫上的分類性能。
心臟疾病嚴(yán)重威脅人類的身體健康,世界衛(wèi)生組織2015年公布的全球十大死亡病因中,因缺血性心臟病(又稱冠心?。┧劳龅娜藬?shù)占876萬人,位于第一位;心電圖( ElectroC ardioGram.ECG)診斷是檢測心臟疾病最基礎(chǔ)、最常用的方法,而人工診斷的誤診率較高,2004 - 2013年發(fā)表在中文醫(yī)學(xué)期刊并經(jīng)遴選納入誤診疾病數(shù)據(jù)庫的急性心肌梗死( Acute Myocardial Infarction.AMI)文獻(xiàn)共485篇,累計誤診病例7840例,誤診率19. 62%:因此,使用計算機(jī)生成ECG中的深層特征,實現(xiàn)計算機(jī)自動ECG診斷成為ECG研究的重要方向,其中ECG心拍分類對ECG自動診斷和臨床有重要價值。
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