摘要
心电信号分析是预防心血管疾病的重要举措,QRS波的精确检测不仅是心电信号处理的关键步骤且对心率计算和异常情况分析具有重要作用.针对动态心电信号存在信号质量差或异常节奏波形导致常用QRS波检测方法精度较低的问题,本文提出了 一种基于生成对抗网络新型QRS波检测算法.该算法以Pix2Pix网络为基础,生成网络采用U-Net结构,判别网络运用Patch-GAN思想,利用U-Net结构的跳跃连接方式,实现了心电数据至R波波峰位置数据的映射,并通过对原始信号的去噪和重组,提升输入信号信噪比.使用ICBEB动态心电数据库2000组单导联心电信号进行算法验证,并与P&T算法和基于CNN的算法作对比,结果表明,本文算法的R波检测准确率达到99.13％,显著优于P&T算法和CNN算法.在灵敏度和阳性预测方面,本文算法获得最优结果,说明了本文算法的有效性.
基金项目
科技部2019国家重点研发计划(2019YFC0605203)
重庆市基础研究和前沿探索项目(cstc2020jcyj-msxmX0553)
中央高校基本科研业务费(2020CDJ-LHZZ-075)
重庆市教委科学技术研究计划项目(KJQN201904007)
NETL
NSTL
维普
万方数据