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基于卷积神经网络与通道和空间注意力机制的房颤预测模型研究

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目的 采用人工智能技术提出一种模型,以对房颤进行早期预防和诊断。方法 提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与通道和空间注意力 机制(convolutional block attention module,CBAM)的模型用于对房颤的诊断与预测。结果 根据长期心房颤动数据库、MIT-BIH心房颤动数据库和MIT-BIH 正常窦性心律数据库的数据,提出的模型在全盲的情况下总体准确率达94。2%。结论 提出的模型满足了医学心电图解释的需要,为房颤的预测研究提供了新思路。
Study on atrial fibrillation prediction model based on convolutional neural network and CBAM attention mechanism
Objective To propose a model for early prevention and diagnosis of atrial fibrillation by using artificial intelli-gence technology.Methods A model based on convolutional neural network(CNN)and convolutional block attention module(CBAM)was proposed for the diagnosis and prediction of atrial fibrillation.Results The overall accuracy of the proposed model reached 94.2%in the case of total blindness based on the data from the long-term atrial fibrillation database,the MIT-BIH atrial fibrillation database and the MIT-BIH normal sinus rhythm database.Conclusion The proposed method satisfies the needs of medical ECG interpretation and provides a new idea for the prediction of atrial fibrillation.

ECG signalsatrial fibrillationconvolutional neural networksconvolutional block attention module

王量弘、蔡冰洁、刘硕、杨涛、王新康、高洁

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福州大学物理与信息工程学院,福州 350108

福建省立医院心电诊断科,福州 350001

心电信号 房颤 卷积神经网络 通道和空间注意力机制

国家自然科学基金面上项目

61971140

2024

福建医药杂志
中华医学会福建分会

福建医药杂志

影响因子:0.525
ISSN:1002-2600
年,卷(期):2024.46(1)
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