【摘 要】
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心血管疾病为死亡的主要原因,房颤是非常常见的心律失常,而目前房颤的临床干预率很低,因此探索房颤的智能检测与预测尤为重要。本文针对房颤检测和预测问题,分别建立不同的机器学习模型,初步实现房颤疾病的智能检测及预测。针对机器学习中数据不足无法对模型进行充分训练的问题,本文提出了一种基于多时间尺度的数据增强技术;针对房颤患者未发作时心电信号变化不明显导致预测困难的问题,本文结合卷积神经网络和长短期记忆网络
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心血管疾病为死亡的主要原因,房颤是非常常见的心律失常,而目前房颤的临床干预率很低,因此探索房颤的智能检测与预测尤为重要。本文针对房颤检测和预测问题,分别建立不同的机器学习模型,初步实现房颤疾病的智能检测及预测。针对机器学习中数据不足无法对模型进行充分训练的问题,本文提出了一种基于多时间尺度的数据增强技术;针对房颤患者未发作时心电信号变化不明显导致预测困难的问题,本文结合卷积神经网络和长短期记忆网络进行研究,取得了较好的效果。主要研究内容如下:（1）基于多时间尺度的数据增强技术和支持向量机的房颤诊断模型的研究。对MIT-BIH房颤数据库的心电数据进行了预处理、R峰检测,提取了常用于房颤检测的基于RR间期的12个特征,然后利用基于多时间尺度的数据增强技术对数据进行了 6倍增强,并借助支持向量机建立房颤的智能检测模型。最后利用MIT-BIH房颤数据库和正常窦性心律RR间期数据库进行训练,模型的分类准确率、灵敏度和特异性分别为98.06%、95.40%、99.39%;采用山东省立医院动态心电图室采集的24小时动态心电图数据进行测试,准确率为93.18%。（2）基于改进的频率切片小波变换和卷积神经网络与长短期记忆网络混合模型的房颤预测研究。对数据库中距离房颤发作至少45min的10s心电信号与正常人的10s心电信号进行改进的频率切片小波变换,获得其二维时频图,搭建CNN-LSTM混合模型实现对房颤的自动预测。模型在MIT-BIH阵发性房颤预测数据库上的预测准确率、灵敏度和特异性分别为95.26%、95.74%、95.02%。
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