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        基于深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號心律不齊識別

        作者:李端; 張洪欣; 劉知青; 黃菊香; 王田 北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院; 北京100876; 鄭州輕工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院; 鄭州450002; 北京市安全生產(chǎn)智能監(jiān)控重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 北京100876; 智慧康源(廈門)科技有限公司; 福建廈門361010; 北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院; 北京100191

        摘要:心電圖(ECG)信號在采集過程中容易受內(nèi)部和外部噪聲干擾,而且不同患者的ECG信號形態(tài)特征差異較大,即使同一患者在不同時(shí)間和環(huán)境下其ECG信號也會有差異,因此ECG信號特征檢測與識別在心臟病遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測與智能診斷中具有一定難度。基于此,本研究提出將小波自適應(yīng)閾值去噪和深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于多種心律不齊的信號識別過程中。其中,使用小波自適應(yīng)閾值技術(shù)完成ECG信號濾波,并設(shè)計(jì)了包含多個殘差塊(residual block)結(jié)構(gòu)的20層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),即深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DR-CNN),對5大類心律不齊ECG信號進(jìn)行了識別。然后,本文采用殘差塊局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)單元構(gòu)建DR-CNN,緩解了深層網(wǎng)絡(luò)的收斂難、調(diào)優(yōu)難等問題,克服了CNN隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加而導(dǎo)致的退化問題;進(jìn)一步引入批標(biāo)準(zhǔn)化(batch normalization)技術(shù),保證了網(wǎng)絡(luò)的平滑收斂。按照美國醫(yī)療器械促進(jìn)協(xié)會(AAMI)的心搏分類標(biāo)準(zhǔn),使用麻省理工學(xué)院和波士頓貝絲以色列醫(yī)院(MIT-BIH)心律不齊數(shù)據(jù)庫中94 091個ECG心搏信號(2個導(dǎo)聯(lián)),完成了心律不齊多分類、室性異位搏動(Veb)和室上性異位搏動(Sveb)等分類識別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的方法在ECG信號多分類、Veb和Sveb識別中的準(zhǔn)確率分別達(dá)到了99.0349%、99.4980%和99.3347%。在相同的數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)平臺下,DR-CNN在分類準(zhǔn)確率、特異性和靈敏度上均優(yōu)于相同結(jié)構(gòu)復(fù)雜度的CNN、深度多層感知機(jī)等傳統(tǒng)算法。DR-CNN算法提高了心律不齊智能診斷的精度,該方法與可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和無線通信技術(shù)相結(jié)合,可以將心臟病的預(yù)防、監(jiān)測和診斷延伸到家庭、養(yǎng)老院等院外場景,從而提高心臟病患者的救治率,并且有效地節(jié)約醫(yī)療資源。

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        生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志

        生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志, 雙月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:論著、新技術(shù)與新方法、綜述等。于1984年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

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