换一批摘要本文提出了一种基于卷积网络的心电信号分类算法,设计了空洞卷积池化金字塔模块,通过不同尺寸的空洞卷积提取信息,再将各通道的信息聚合,在增强网络的特征提取能力的同时可以降低参数量.本文聚焦于窦性心律、房性早搏、心动过速以及心动过缓4种分类,使用的心电图数据集来自医院的实测数据,数据集包含75000名不同检测者的心电记录.经过测试,本文提出的模型在该数据集上取得了0.89的F1值,另外在CinC2017数据集上也达到了0.87的F1值.实验结果表明该分类算法具有优秀的特征提取和分类能力,在心电信号的实时分类中具备应用前景.
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分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2023.01.015
发布时间
2023-02-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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