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深度学习单导心电信号房颤识别研究

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阵发性房颤作为一种常见的心律失常,容易诱发心力衰竭、脑卒中等疾病.但因其发作时间短、信号难以捕捉致使检测困难,故阵发性房颤实时检测具有重要的临床意义.提出一种基于端到端一维神经网络的房颤识别方法.该方法将输入的原始数据通过卷积层自动提取心电特征,导入至5层感知器进行房颤识别.使用MIT-BIH数据库进行训练和验证,其灵敏度、特异性、阳性精确率、准确率分别为98.41％、97.76％、97.74％、98.07％.最终使用单导心电记录仪所采集的60例临床数据作为测试集进行测试,其灵敏度、特异性、阳性精确率、准确率分别为96.88％、89.29％、91.18％、93.33％,表明该算法具有较好的泛化能力.模型对单个样本处理时间为5ms,可为单导心电记录仪或实时云计算应用提供参考,并为临床提供辅助诊断.
Research on Recognition of Atrial Fibrillation from Single-lead ECG Signal by Deep Learning

李逸群、谷雪莲、孙毅勇

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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200093

上海微创电生理医疗科技股份有限公司,上海201318

房颤 卷积神经网络 深度学习 自动识别 单导心电信号

1017308011

2021

10.11907/rjdk.202197

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(7)
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