心律失常是指激動起源或頻率、傳導(dǎo)的速度或徑路任何一環(huán)節(jié)發(fā)生異常而引起的心率過快、過慢或不規(guī)整。心律失常不總是一種不規(guī)則的心臟活動,可以發(fā)生在健康的心臟中,如呼吸竇性心律失常,是心率的一種自然周期性變化,與呼吸活動相對應(yīng),但也可能導(dǎo)致中風(fēng)或心臟猝死等嚴(yán)重問題。心律不齊的自動檢測和分類在臨床心臟病學(xué)中至關(guān)重要,尤其是對于實(shí)時檢測任務(wù)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法依賴于先驗(yàn)知識,并且需要對心電信號進(jìn)行特征設(shè)計(jì)和提取,難以挖掘出海量心電信號背后的深層特征。深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速,在許多領(lǐng)域中表現(xiàn)出非常好的性能。在此背景下,本文提出基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)合的模型,對心律失常分類進(jìn)行了深入研究,主要研究內(nèi)容包括三個方面:1.提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合來進(jìn)行心律失常分類的辦法,實(shí)現(xiàn)了美國醫(yī)療儀器械促進(jìn)協(xié)會（AAMI）建議的N、S、V、F和Q五種心律失常的自動分類,設(shè)計(jì)了兩種不同方案來對模型進(jìn)行優(yōu)化,并且驗(yàn)證了優(yōu)化方案的可行性。2.通過比對不同數(shù)據(jù)段長度下該網(wǎng)絡(luò)模型分類結(jié)果的S、V類心拍的靈敏度和正陽性率,可以得出輸入心電數(shù)據(jù)段的長度... 

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
        1.3.1 本文主要研究內(nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
    1.4 本章小結(jié)
第二章 心電信號的基礎(chǔ)知識
    2.1 心電的產(chǎn)生機(jī)理和心電圖
    2.2 心律失常概述
    2.3 MIT-BIH數(shù)據(jù)庫
    2.4 QRS波定位算法簡介
        2.4.1 預(yù)處理
        2.4.2 自適應(yīng)閾值設(shè)計(jì)
        2.4.3 算法評估
    2.5 本章小結(jié)
第三章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于CNN和 LSTM結(jié)合的心律失常分類研究
    4.1 預(yù)處理
    4.2 CNN-LSTM模型
        4.2.1 訓(xùn)練方案
        4.2.2 分類性能評估
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)果分析和討論
    5.1 結(jié)果分析
    5.2 數(shù)據(jù)段劃分對結(jié)果的影響
    5.3 采用信號切片對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響
        5.3.1 信號切片方式
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
攻讀碩士期間參與的研究項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]《中國心血管病報(bào)告2017》概要[J]. 陳偉偉,高潤霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,李惠君,顧東風(fēng),楊躍進(jìn),鄭哲,蔣立新,胡盛壽.  中國循環(huán)雜志. 2018(01)



本文編號：3713232