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【中文期刊】 苏良波 彭宏 等 《中国数字医学》 2024年19卷6期 96-100页ISTIC
【摘要】 目的:基于卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合的方法在心电信号数据集上训练深度学习模型,实现对心电信号的高效分类.方法:提出CNN+BiLSTM模型实现心电信号数据集分类,采用CNN对心电信号进行初步特征提取;通...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 林楠 唐凯鹏 等 《郑州大学学报（工学版）》 2024年45卷5期 61-68页
【摘要】 临床采集到的标准 12 导联心电图常含有噪声,影响了心电信号分类结果的准确度,为此提出了一种基于双阶段特征提取网络的心电图(ECG)降噪分类算法.首先,在空间特征提取阶段,由深度耦合软阈值化去噪方法的残差收缩网络从输入的 12 导联标准心电...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 蒋思清 陈潇俊 等 《计算机与现代化》 2023年1期 81-87页
【摘要】 心血管疾病已成为威胁人类生命健康的主要疾病之一.心电图是临床上常见的诊断心律失常的重要方法并被广泛用于监测心脏病患者的健康状况.由于现有的医疗资源匮乏,使用人工智能的方法来分析和诊断从而克服这些局限性的需求愈加迫切,在临床中使用自动检测和分...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【摘要】 心电信号采集及心电图系统的设计是关键,系统本身完成了软硬件开发以及心电信号的采集等.实验结果的分类采集和处理很重要,心电信号数据采集以及传输的过程中需要做好单片机的硬件心电采集工作.本次研究中对心电信号采集及心电图分类识别概况进行分析.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张英 党艳 等 《中国循证儿科杂志》 2024年19卷6期 464-468页ISTICPKUCSCD
【摘要】 背景 传统的心电图(ECG)诊断方法受主观因素和经验影响较大,且ECG信号采集过程中难免会受到各种噪声干扰.近年来,基于人工智能对ECG信号进行诊断已成为研究热点.目的 探讨基于变分模态分解(VMD)和深度学习融合的ECG信号分类诊断的可行...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 唐慧 孙文越 等 《黑龙江科学》 2024年15卷22期 12-16页
【摘要】 基于深度神经网络中的残差神经网络模型架构对PhysioBank数据库上下载的心电图记录进行自适应分类,检测出表现为心房颤动的异常心电信号.结果表明,更深层次的神经网络可以实现更好的分类性能,本实验的网络模型具有心电信号检测房颤的能力,可作为...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 郭宇昊 王大为 《电脑与电信》 2024年7期 8-12页
【摘要】 心律失常是引起心肌梗塞、突发性心脏死亡等严重疾病的重要原因,常借助心电图进行早期诊断.然而,传统的心电信号分类方法有着复杂的特征提取任务,计算量大、费时费力.为此通过在经典卷积神经网络的基础上加入Dropout层,设计了一种改进的卷积神经网...
- 概要：
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【中文期刊】 秦默然 李宙童 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷1期 87-94页ISTICCSCD
【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...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韩昕哲 尚莉伽 等 《计算机应用与软件》 2023年40卷1期 117-121,233页
【摘要】 针对心电信号分类中的无监督域适应问题,提出一种域适应分类模型MMD-Net.将源数据和目标数据映射至再生希尔伯特空间(Reproducing Kernel Hilbert Space,RKHS),使用最大均值差异(Maximum Mean ...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李鸿强 吴非凡 等 《天津工业大学学报》 2022年41卷5期 65-72页
【摘要】 针对不同类型心电(electrocardiogram,ECG)信号分类的不足,提出了一种基于改进深度残差网络(Resnet)的分类方法.首先对心电数据做可视化处理,使用格拉姆角场(Gramian angular fields,GAF)将一维...
【关键词】 心电(ECG)信号分类；残差网络(Resnet)；格拉姆角场(GAF)；
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