【摘 要】
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近年来,随着人工智能的发展,深度学习模型已在ECG数据分析(尤其是房颤的检测)中得到广泛应用.本文提出了一种基于多头注意力机制的算法来实现房颤的分类,并通过PhysioNet 201
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,浙江大学医学院附属第二医院
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近年来,随着人工智能的发展,深度学习模型已在ECG数据分析(尤其是房颤的检测)中得到广泛应用.本文提出了一种基于多头注意力机制的算法来实现房颤的分类,并通过PhysioNet 2017年挑战赛的公开数据集对其进行训练和验证.该算法首先采用深度残差网络提取心电信号的局部特征,随后采用双向长短期记忆网络在此基础上提取全局特征,最后传入多头注意力机制层对特征进行重点提取,通过级联的方式将多个模块相连接并发挥各自模块的作用,整体模型的性能有了很大的提升.实验结果表明,本文所提出的heads-8模型可以达到精度0.
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