心律失常自動(dòng)分類作為計(jì)算機(jī)在臨床的重要應(yīng)用,可以有效預(yù)防心血管疾病的發(fā)生并有利于合理分配醫(yī)療資源。隨著人們?cè)絹?lái)越重視健康管理,為了及時(shí)、準(zhǔn)確地掌握心臟的健康狀況,受試者和醫(yī)生都不同程度對(duì)心律失常自動(dòng)分類的診斷質(zhì)量提出了更高要求:如何提高對(duì)心律失常的檢測(cè)能力;如何提供智能化、更有意義的計(jì)算機(jī)診斷結(jié)果?這些都是目前遠(yuǎn)程醫(yī)療、數(shù)字醫(yī)療和家庭自助診斷模式發(fā)展亟需解決的問(wèn)題。然而,現(xiàn)有心律失常自動(dòng)分類算法還不完全具備上述屬性。心律失常自動(dòng)分類涉及的研究?jī)?nèi)容廣泛、研究手段多樣,是一個(gè)集多學(xué)科理論和關(guān)鍵技術(shù)于一體的綜合性研究課題。得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像分類等領(lǐng)域的不斷突破,為設(shè)計(jì)迎合現(xiàn)階段醫(yī)療市場(chǎng)需求的心律失常自動(dòng)分類方法開(kāi)辟了新的思路。本文針對(duì)現(xiàn)有心律失常自動(dòng)分類算法中存在的不足,基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中具有代表性的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）和深度學(xué)習(xí)技術(shù),根據(jù)MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)規(guī)模及心電圖（Electrocardiogram,ECG）信號(hào)特點(diǎn),提出了有效的心律失常自動(dòng)分類方法和分類性能優(yōu)化策略。主要圍繞自動(dòng)分類過(guò)程中涉及到的心電信... 

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

心拍波形示意圖

11圖 1.3 論文整體組織結(jié)構(gòu)圖第 4 章，基于獨(dú)熱編碼技術(shù)和 2D-CNN 的自動(dòng)分類方法研究。首先，在 4.1節(jié)分析設(shè)計(jì)基于二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心律失常自動(dòng)分類方法的必要性。其次，為了獲得匹配二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，在 4.2 節(jié)介紹獨(dú)熱編碼技術(shù)，并結(jié)合 4.2 節(jié)內(nèi)容，在 4.3 節(jié)介紹采用的心電信號(hào)預(yù)處理技術(shù)。然后，在 4.4 節(jié)對(duì)二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（2D-CNN）的搭建方法進(jìn)行研究。另外，為了評(píng)價(jià)基于 2D-CNN 的自動(dòng)分類方法的分類性能，在 4.5 節(jié)開(kāi)展對(duì)比實(shí)驗(yàn)。最后，在 4.6

第 2 章 心律失常自動(dòng)分類相關(guān)技術(shù)2.1 引言心律失常自動(dòng)分類是指利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人體 ECG 信號(hào)中各心拍的自動(dòng)身份識(shí)別，而準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果有助于診斷和防治心腦血管疾病。心律失常自動(dòng)分類的一般流程如圖 2.1 所示，包括心電信號(hào)預(yù)處理、心拍特征提取和分類多個(gè)環(huán)節(jié)。首先利用心電信號(hào)預(yù)處理技術(shù)對(duì) ECG 信號(hào)進(jìn)行處理，得到心拍信號(hào)，再通過(guò)特征提取獲得心拍特征，最后利用分類器實(shí)現(xiàn)心拍識(shí)別，判斷心拍所屬類型。吉林大學(xué)博士學(xué)位論文

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3054790