文档名：一种改进UNet网络的心电图分类算法研究
摘要：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％.
Abstract：Cardiovasculardisease,withthehighestmortalityrateacrosstheglobe,killsovertenmillionpeopleeveryyear.Thankstothecontinuousdevelopmentofartificialintelligence,patients'heartconditionscannowbequicklyandaccuratelydiagnosedwiththeassistanceofautomaticelectrocardiogramanomalyclassificationtechnology.ThispaperproposesanelectrocardiogramclassificationalgorithmbasedonCPSC-2018twelveleaddata,whichcombinesU-Netnetworkandattentionmechanism.First,thedataareprocessedforequallengthandnormalizationtoaddresstheirvariedlengths.Then,thepreprocesseddatawithlongerlengthsarereprocessedbytheskiplayerconnectionandencodinganddecodingmethodsintheU-Netnetwork.AnattentionmechanismisaddedtothelastlayerofU-Netnetworkdecodingtocombatnoiseandimprovetheeffectiveinformationattentionandaccuracyofthemodel.Finally,CPSC-2018datasetisemployedtoverifythemodel.Ourexperimentalresultsshowtheproposedmodeldeliversfairlysatisfyingclassificationperformance,recordingitsaccuracy,recall,andF1valuesofover90％inidentifyingatrialfibrillation(AF)andrightbundlebranchblock(RBBB)arrhythmias,andanaverageF1valueof82.5％.
作者：王建荣 尉向前 辛彬彬 高睿丰 李国翚 Author：WANGJianrong YUXiangqian XINBinbin GAORuifeng LIGuohui
作者单位：天津大学智能与计算学部,天津300350;山西大学自动化与软件学院,太原030006山西大学自动化与软件学院,太原030006天津开发区奥金高新技术有限公司产品研发部,天津300457
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(1)
分类号：R540.4TP183
关键词：心律失常 心电图 U-Net网络 注意力机制
Keywords：arrhythmia electrocardiogram U-Netnetwork attentionmechanism
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：国家重点研发计划，中国博士后科学基金，山西省基础研究计划项目一种改进U-Net网络的心电图分类算法研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(1)王建荣 尉向前 辛彬彬 高睿丰 李国翚基于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...参考文献和引证文献
参考文献
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