【摘 要】
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随着时代的发展,人们的衣食住行都发生了极大地改变。不健康的生活方式日益突出,尤其是在年轻人之中。使得心血管疾病的患者逐年增多,患者的平均年龄也在年轻化。我国共有3.3亿心血管疾病患者,如不加以有效地预防和控制,预计2030年,我国将有770万人死于心血管疾病。因此,对心血管疾病进行预防和及时诊断治疗十分重要。心电图是临床上对心血管疾病诊断的主要依据。心血管疾病患者的增多和心血管疾病需要实时监测的特
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随着时代的发展,人们的衣食住行都发生了极大地改变。不健康的生活方式日益突出,尤其是在年轻人之中。使得心血管疾病的患者逐年增多,患者的平均年龄也在年轻化。我国共有3.3亿心血管疾病患者,如不加以有效地预防和控制,预计2030年,我国将有770万人死于心血管疾病。因此,对心血管疾病进行预防和及时诊断治疗十分重要。心电图是临床上对心血管疾病诊断的主要依据。心血管疾病患者的增多和心血管疾病需要实时监测的特点导致了心电图数据的暴增,仅靠人工分析已经远远跟不上需求,并且高强度的人工诊断易导致误诊漏诊。通过计算机实现心电图的辅助诊断则可以极大地减轻医疗压力,释放医疗资源。为了提高心律失常分类算法的准确率以及能更好地贴近临床需求,本文的主要研究内容如下:（1）针对心电信号的时间相关性,提出了一种基于改进的残差网络与长短时记忆网络融合的模型。该模型通过在残差模块中加入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,分析心电图的重要区域,而忽略相对较不关键的特征信息。将通过残差网络提取的特征输入长短时记忆网络进行分类,可以充分保留时间序列的相关性。此外,先用残差网络提取特征解决了长短时记忆网络训练参数过大的问题。最后,利用MIT-BIH心律失常数据集对模型进行训练和测试,得到了 99.51%的分类准确率。与其他模型进行对比,证明了本文模型的性能更优越。（2）针对临床需求,提出了 一种基于GAF（Gramian Angular Field）图像化的心律失常分类方法。该方法未对原始心电信号进行去噪,直接截取2秒短期数据,摆脱了传统心电图分类对QRS波群定位算法的依赖性,接着通过GAF格拉姆角场进行图像化,结合迁移学习,对在ImageNet数据集上预训练的DenseNet121进行网络微调再训练,得到了 88.66%的分类准确率,较其他方法有一定的提升。
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