【摘要】：心血管疾病(Cardiovascular Disease,CVD)在農(nóng)村和城市的死因占比分別為45.01%和42.61%。心電圖(Electrocardiogram,ECG)檢測(cè)是診斷心血管疾病的主要途徑。短時(shí)心電圖難以檢測(cè)到突發(fā)異常,長時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備存在耗時(shí)長、效率低等問題�；谶h(yuǎn)程醫(yī)療,自動(dòng)分析ECG對(duì)解決上述問題具有理論意義和應(yīng)用價(jià)值。利用先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)輔助診斷是目前ECG自動(dòng)分析的兩條主要技術(shù)路線�；谙闰�(yàn)知識(shí)的輔助診斷依賴ECG特征提取,ECG的個(gè)體差異導(dǎo)致特征提取存在不確定性,使算法分類精度降低�；谏疃葘W(xué)習(xí)的輔助診斷以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向,不依賴特征提取過程,為ECG大數(shù)據(jù)分析提供了可行技術(shù)途徑。以遠(yuǎn)程心血管疾病輔助診斷為目標(biāo),大規(guī)模心電數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),利用改進(jìn)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò),建立單任務(wù)、正異常輔助診斷模型,解決前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較難學(xué)習(xí)ECG時(shí)序特征的缺點(diǎn)。進(jìn)一步挖掘疾病關(guān)聯(lián)性,構(gòu)建多任務(wù)、多分類輔助診斷模型,增加疾病識(shí)別種類。最后,設(shè)計(jì)基于云平臺(tái)的遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程輔助診斷功能。主要研究工作包括:(1)構(gòu)建CNN-LSTM混合模型,利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)的記憶功能和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)的感受野特性,自主學(xué)習(xí)ECG的空間及時(shí)序特征。首先,利用陷波濾波器和基于小波變換的自適應(yīng)閾值算法,對(duì)ECG進(jìn)行預(yù)處理。然后利用CNN捕獲ECG每個(gè)導(dǎo)聯(lián)間的空間特征,以及LSTM挖掘ECG信號(hào)點(diǎn)間的時(shí)間相關(guān)性�；趯�(shí)驗(yàn)和臨床兩種數(shù)據(jù)庫進(jìn)行測(cè)試,模型分類準(zhǔn)確率分別為99.6%和93.39%。(2)構(gòu)建CNN-BiLSTM混合模型,利用CNN和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)混合網(wǎng)絡(luò)的空間及時(shí)序雙重特性,結(jié)合注意力機(jī)制,對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇性學(xué)習(xí),并利用多任務(wù)學(xué)習(xí)(Multi-Task Learning,MTL)對(duì)不同層次下的多種疾病進(jìn)行分類識(shí)別,構(gòu)建多任務(wù)、多分類模型,解決單任務(wù)易忽略疾病間關(guān)聯(lián)信息,且單一分類只能識(shí)別一種疾病的缺點(diǎn)。首先采用留出法劃分?jǐn)?shù)據(jù)集,每條ECG標(biāo)記兩種標(biāo)簽,作為二維矩陣輸入,然后利用CNN-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)挖掘ECG的空間及時(shí)間特征,根據(jù)聯(lián)合權(quán)重輸出結(jié)果,實(shí)現(xiàn)多種疾病分類�；�17萬條臨床數(shù)據(jù)分析,模型分類準(zhǔn)確率達(dá)到88.01%。(3)設(shè)計(jì)“采集端-云平臺(tái)-客戶端”三層結(jié)構(gòu)的遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)展示功能。利用上述輔助診斷模型實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程心血管疾病輔助診斷,驗(yàn)證算法可行性。測(cè)試結(jié)果表明,系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程心血管疾病輔助診斷功能。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP274;R54
【圖文】：

圖 2.4 胸導(dǎo)聯(lián)方式聯(lián)具有相關(guān)性，又相對(duì)獨(dú)立。其中，導(dǎo)聯(lián) I、導(dǎo)聯(lián) II 以及聯(lián) III 和加壓肢體導(dǎo)聯(lián)稱為輔導(dǎo)聯(lián)，主導(dǎo)聯(lián)能夠合成輔導(dǎo)有線性相關(guān)性，能夠相互合成[3]。數(shù)據(jù)特征分析是心臟活動(dòng)過程中生物電信號(hào)在體表的綜合反映，描述了，如圖 2.5 所示，心電圖主要由 P 波、QRS 波群（由 Q T 波以及 U 波（部分人會(huì)產(chǎn)生）組成。

制了工頻噪聲對(duì) ECG 的干擾后，采用小波分解的方法將 ECG 函數(shù)為 bior2.6），得到各個(gè)尺度上對(duì)應(yīng)的細(xì)節(jié)系數(shù)與近似系數(shù)。E通常在幾百赫茲以下，越高的近似系數(shù)中含有的低頻信號(hào)越多同頻帶的信號(hào)出現(xiàn)在小波分解各個(gè)尺度上，其中，低層的細(xì)節(jié)高頻的信號(hào)。圖 3.1 消除工頻干擾

3 基于 CNN-LSTM 的單任務(wù)正異常模型讓某些神經(jīng)元以一定的概率停止被激活，即通，減少隱藏節(jié)點(diǎn)之間的相互作用，使網(wǎng)絡(luò)避免 CNN-LSTM 混合模型泛化能力更強(qiáng)。與分析 CCDD 數(shù)據(jù)庫中的 ECG 維度不同，在評(píng)估 CN合模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行微調(diào)，其中包括卷積核大小， 所示為 LSTM-CNN 混合模型在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的

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1 黃U

本文編號(hào)：2800023