一种基于心率和深层学习的心电图分类算法

• 作者: 李慧慧 金林鹏
• 来源期刊: 航天医学与医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 远程医疗 分类算法 心电图 心率 导联卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论著
• 页码范围: 189-194
• 分类号: R319|R857
• 语种: 中文
• DOI: 10.16289/j.cnki.1002-0837.2016.03.007

摘要

目的 研究适用于远程医疗服务系统、体检中心和临床应用的心电图(electrocardiogram,ECG)正异常分类算法.方法 首先,通过心率筛除异常数据.然后,对于心率判为正常的心电图,采用LCNN对心电图再次进行正异常分类,并对多个LCNN的分类结果进行融合.结果 在15万多条记录的临床数据集上测试,取得了84.77％的准确率,85.19％的灵敏度和84.45％的特异性.结论 该实验结果优于对照文献,同时对应用于远程医疗和体检中心的计算辅助分析方法具有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金林鹏	中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所	5	864	3.0	5.0
2	李慧慧	上海大学通信与信息工程学院	10	36	3.0	6.0