一种基于改进深度卷积神经网络的室性早搏检测算法

• 作者: 吴义满 徐瑶瑞
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 室性早搏 经验小波变换 时频谱 卷积神经网络 布雷格曼散度
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 275-279
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.11.044

摘要

针对心电信号中的室性早搏检测,利用经验小波变换获取心拍时频二维数据作为神经网络的输入,以避免传统一维数据输入造成的信息损失问题.通过二维卷积神经网络进行心拍的特征提取,在网络代价函数中引入了布雷格曼散度进行优化,以增强小样本训练时的特征识别能力.该算法模型在MIT-BIH心电数据库的网络训练与性能评估表明,代价函数情况下的总体敏感度与总体阳性检测率分别为96.39％、97.25％,均优于用传统交叉熵代价函数所检测的结果.通过实验验证该算法模型获得了良好的检测率与鲁棒性,具有较强的临床应用意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐瑶瑞	盐城市第一人民医院设备科	5	4	1.0	2.0
2	吴义满	江苏医药职业学院医学影像学院	6	10	2.0	3.0