心律失常自動分類作為計算機在臨床的重要應用,可以有效預防心血管疾病的發(fā)生并有利于合理分配醫(yī)療資源。隨著人們越來越重視健康管理,為了及時、準確地掌握心臟的健康狀況,受試者和醫(yī)生都不同程度對心律失常自動分類的診斷質(zhì)量提出了更高要求:如何提高對心律失常的檢測能力;如何提供智能化、更有意義的計算機診斷結(jié)果?這些都是目前遠程醫(yī)療、數(shù)字醫(yī)療和家庭自助診斷模式發(fā)展亟需解決的問題。然而,現(xiàn)有心律失常自動分類算法還不完全具備上述屬性。心律失常自動分類涉及的研究內(nèi)容廣泛、研究手段多樣,是一個集多學科理論和關鍵技術于一體的綜合性研究課題。得益于深度學習技術在圖像分類等領域的不斷突破,為設計迎合現(xiàn)階段醫(yī)療市場需求的心律失常自動分類方法開辟了新的思路。本文針對現(xiàn)有心律失常自動分類算法中存在的不足,基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡中具有代表性的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network,CNN）和深度學習技術,根據(jù)MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)規(guī)模及心電圖（Electrocardiogram,ECG）信號特點,提出了有效的心律失常自動分類方法和分類性能優(yōu)化策略。主要圍繞自動分類過程中涉及到的心電信... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：117 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

心拍波形示意圖

11圖 1.3 論文整體組織結(jié)構(gòu)圖第 4 章，基于獨熱編碼技術和 2D-CNN 的自動分類方法研究。首先，在 4.1節(jié)分析設計基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的心律失常自動分類方法的必要性。其次，為了獲得匹配二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù)，在 4.2 節(jié)介紹獨熱編碼技術，并結(jié)合 4.2 節(jié)內(nèi)容，在 4.3 節(jié)介紹采用的心電信號預處理技術。然后，在 4.4 節(jié)對二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型（2D-CNN）的搭建方法進行研究。另外，為了評價基于 2D-CNN 的自動分類方法的分類性能，在 4.5 節(jié)開展對比實驗。最后，在 4.6

第 2 章 心律失常自動分類相關技術2.1 引言心律失常自動分類是指利用計算機實現(xiàn)人體 ECG 信號中各心拍的自動身份識別，而準確的識別結(jié)果有助于診斷和防治心腦血管疾病。心律失常自動分類的一般流程如圖 2.1 所示，包括心電信號預處理、心拍特征提取和分類多個環(huán)節(jié)。首先利用心電信號預處理技術對 ECG 信號進行處理，得到心拍信號，再通過特征提取獲得心拍特征，最后利用分類器實現(xiàn)心拍識別，判斷心拍所屬類型。吉林大學博士學位論文

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Recent advances in efficient computation of deep convolutional neural networks[J]. Jian CHENG,Pei-song WANG,Gang LI,Qing-hao HU,Han-qing LU.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2018(01)
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的T波形態(tài)分類[J]. 劉明,李國軍,郝華青,侯增廣,劉秀玲.  自動化學報. 2016(09)
[3]面向臨床心電圖分析的深層學習算法[J]. 金林鵬,董軍.  中國科學:信息科學. 2015(03)
[4]結(jié)合小波變換和中值濾波心電信號去噪算法研究[J]. 徐寒,王冬冬,蔣同斌.  自動化與儀表. 2012(12)
[5]心電圖模式分類方法研究進展與分析[J]. 王麗蘋,董軍.  中國生物醫(yī)學工程學報. 2010(06)
[6]一種非線性非平穩(wěn)自適應信號處理方法—希爾伯特-黃變換綜述:發(fā)展與應用[J]. 沈毅,沈志遠.  自動化技術與應用. 2010(05)
[7]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡LeNet-5的車牌字符識別研究[J]. 趙志宏,楊紹普,馬增強.  系統(tǒng)仿真學報. 2010(03)
[8]便攜式遠程心電監(jiān)測儀和心電監(jiān)測儀的對照研究[J]. 黃偉,袁洪,黃志軍.  臨床和實驗醫(yī)學雜志. 2008(05)
[9]心電圖識別與分類:方法、問題和新途徑[J]. 董軍,徐淼,詹聰明,魯魏峰.  生物醫(yī)學工程學雜志. 2007(06)
[10]MIT-BIH心率失常數(shù)據(jù)庫的識讀及應用[J]. 宋喜國,鄧親愷.  中國醫(yī)學物理學雜志. 2004(04)

博士論文
[1]心電信號智能分析關鍵技術研究[D]. 姚成.吉林大學 2012



本文編號：3054790