發(fā)布時間：2021-07-13 00:20

　　在大數據時代,數據被廣泛的看作是一種資產。數據不再僅僅被看作記錄信息的載體,數據本身也可以產生價值。離開高質量的數據,很難進行高效的研究與決策。因此,數據資產管理逐漸被各大公司重視,數據資產管理中很重要的一步是對數據進行治理,為的是將治理好的高質量數據更好地服務上層應用。心電圖（ECG）是一種無創(chuàng)的有效的觀測心律和心臟狀態(tài)的醫(yī)療工具,通過心電圖能夠及時發(fā)現心率異常。人工分辨心率失常費時費力,如果能夠使用現代的深度學習技術來對心率失常進行分類則能夠大大減輕人工的負擔。但是深度學習訓練需要的數據量大,而且目前網上單一數據庫難以滿足數據量的需求�，F存的大量紙質心電圖雖然可以作為數量的補充,但是紙質心電圖不方便使用計算機技術進行處理,并且不同數據來源的心電數據記錄規(guī)格可能存在差異。因此,統(tǒng)一不同數據格式,統(tǒng)一標準,統(tǒng)一儲存的心電信號可以為心電的研究提供強有力支撐。在大數據時代,其他領域的數據管理有一些很成熟的經驗,為了給心電信號的研究提供一個良好的基礎,借鑒數據資產管理的思想,本文提出心電數據資產管理的方法,并將標準化后的心電數據運用到心率失常的模型中檢測數據治理的效果。針對前面提出的問題,本... 

【文章來源】：武漢郵電科學研究院湖北省

【文章頁數】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

正常人心電圖示例

12表2-1心電圖數值對照表大格數123456心率次/分300150100756050正常心電圖波形能夠看到每個周期有三個明顯的波動，他們從左到右分別是：P波、QRS波群、T波[27]，圖2-2是一個正常的典型心電圖的波形，臨床上讀心電圖醫(yī)師主要關注的是每個波動的起點以及各個波形的幅值和持續(xù)時間。進而計算得到各種指標的值。心電圖的各個波段形狀如下圖所示：圖2-2標準心電圖的各波段形狀及含義(1)P波；P波是整個心電圖波形中出現最早的波，P波是心房除極波，臨床上為了實用起見，P波的前部代表右心房的激動，后部代表左心房的激動。分析P波對心律失常的診斷與鑒別診斷具有重要意義。通常P波的振幅不高于25mv，時長不超過0.12秒，醫(yī)生也經常關注P波的波形形態(tài)。(2)QRS波群：QRS波群是整個心電周期波形里最明顯的一個，因為一般QRS波群的R波是所有波動里波峰最高的一個。QRS波群反映左、右心室除極電位和時間的變化，波群由Q波R波和S波三個波組成，第一個向下的波為Q波，向上的波為R波，接著向下的波是S波。由于采用的心電圖設備不同，三個波不一定同時出現。并且三個波的振幅不同，對于正常的大多數心電圖，Q波振幅小，波峰朝向負電壓方向，R波朝向電壓的正方向，波形特征是高尖，S波波形向下振幅較

15接的，但在層內之間的節(jié)點是無連接的。這種普通的神經網絡對于很多問題具有局限性。而遞歸神經網絡(RecurrentNeuralNetwork,RNN)在當前的計算中會有前面信息的記憶，即隱藏層的輸入包括兩部分：輸入層的輸出和上一時刻隱藏層的輸出，這樣隱藏層之間的節(jié)點就變成了有連接的節(jié)點。圖2-3典型的RNN網絡和擴展后的結構示意圖圖2-3描繪了典型的RNN網絡結構和經過兩個時間步擴展后的結構，其中X表示輸入層，O表示輸出層，t表示計算的次數，V,W和U表示權重。在每個時間步中從隱含層到輸出層的權重都是相同的，但是輸入和輸出不一樣。所以第t時刻隱含層的狀態(tài)=(×+×1)。遞歸神經網絡展開之后，當前隱含層會接收來自上一個隱含層傳遞過來的數據，前向傳播將按照時間順序進行計算。=∑=1(2-1)=∑=1+∑′1(2-2)=()(2-3)公式(2-1)、(2-2)、(2-3)表明了前向的傳播過程，其中，a為混合計算的值，w代表節(jié)點權重，b表示激活函數計算得到的結果。反向傳播與普通的神經網絡訓練沒有本質區(qū)別，即為從最后一層隱含層返回累積的殘差。


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