為了適用于長期心電監(jiān)護和ICU等實時性、數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場合,提出可在8 Hz采樣頻率的1 min心電圖（ECG）片段上提前45 min預(yù)測陣發(fā)性房顫（PAF）發(fā)作的實時預(yù)測模型.采用概率符號化模式識別方法,在降采樣后的ECG序列上提取出1 min窗口內(nèi)的模式轉(zhuǎn)移特征,降低模型的計算量和對存儲空間的需求,確保實時預(yù)測的效果.提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短-期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的混合模型（CNN-LSTM）,用于提取模式轉(zhuǎn)移特征內(nèi)隱含的局部空間特征和時間依賴特征.為了提升模型泛化能力,構(gòu)建基于CNN-LSTM的集成分類器.采用Spark Streaming技術(shù)完成對ECG流式數(shù)據(jù)的讀、寫和計算,實現(xiàn)數(shù)據(jù)和模型之間的低延遲通信.所提模型在公開數(shù)據(jù)集上的準確率、靈敏度和特異度分別為91.26%、82.21%、95.79%.模型處理總延遲平均為2 s,滿足實時PAF預(yù)測需求. 

【文章來源】：浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2020,54(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3308657