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基于改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)對(duì)心電信號(hào)的識(shí)別

發(fā)布時(shí)間:2024-03-08 01:17
  心血管疾病是當(dāng)今人類死亡的主要原因之一。本文基于改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,并將改進(jìn)后的殘差網(wǎng)絡(luò)和空洞卷積進(jìn)行結(jié)合,特征提取時(shí)保持局部信息不變的同時(shí)盡可能地提取全局信息。研究使用K折交叉驗(yàn)證對(duì)MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試。首先使用卷積層匯集輸入圖像,其次利用改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,最后使用Softmax分類器進(jìn)行分類。在MIT-BIH心律不齊數(shù)據(jù)庫中,提出的模型在沒有任何額外人工特征和數(shù)據(jù)增強(qiáng)進(jìn)行輔助的情況下,獲得了97.20%的準(zhǔn)確度、92.85%的敏感度、98.29%的特異性、93.16%的精確度和93.00%的F1分?jǐn)?shù)。該研究將為醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)于心電信號(hào)檢測識(shí)別提供技術(shù)支撐,從而減輕專業(yè)醫(yī)師的工作負(fù)荷。

【文章頁數(shù)】:11 頁

【部分圖文】:

圖1空洞卷積示意圖

圖1空洞卷積示意圖

空洞卷積(Dilatedconvolution)[13]的應(yīng)用能夠使模型在擁有相同性能的情況下使用更少的參量,在保持局部視野不變的條件下,獲得全局視野。圖1顯示了3×3卷積核在不同空洞率(Dilatedrate)下的感受視野,Dilatedrate是用來控制感受視野的卷積步....


圖2本文提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2本文提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

為了提供準(zhǔn)確可靠的心電信號(hào)多分類解決方案,可以通過加深網(wǎng)絡(luò)來提取更多的特征。但是隨著網(wǎng)絡(luò)的加深,網(wǎng)絡(luò)會(huì)出現(xiàn)退化問題。本文提出了一種基于改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)(Modifieddilatedresidualnetwork,MDRN)模型,結(jié)構(gòu)如圖2所示。模型建立在卷積操作之上,通過融....


圖3殘差塊

圖3殘差塊

圖2本文提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)的殘差塊(A):本文將圖3(a)中殘差塊A第1個(gè)卷積層中的傳統(tǒng)卷積替換為空洞卷積,Dilatedrate設(shè)置為2。批標(biāo)準(zhǔn)化(Batchnormalization,BN)層[15]和Relu非線性激活函數(shù)。因?yàn)槟P褪褂每斩淳矸e替換了傳統(tǒng)卷積,所以在殘....


圖44種激活函數(shù)示意圖

圖44種激活函數(shù)示意圖

常見的激活函數(shù)[16]有:Relu,Elu,Sigmoid和Tanh,其分別定義如式(1)—(4)所示,示意圖如圖4所示。本文選擇Relu非線性激活函數(shù),可以使模型能夠更好地?cái)M合,并且Glorot等[17]也證明了使用Relu的網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)于預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)。另外,為了解決殘差塊輸入輸出....



本文編號(hào):3921786

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