基于单心搏活动特征与BiLSTM-Attention模型的心律失常检测

• 作者: 冀沙沙 张行进 李润川 王宗敏 王旭 陈刚
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 心律失常 单心搏活动特征 注意力机制 双向LSTM模型 心搏分类
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 145-150
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.026

摘要

为了更准确地检测心律失常,提出基于单心搏活动特征与BiLSTM-Attention模型的心律失常检测方法.采用MIT-BIH心律失常数据库对算法进行验证,用双正交小波变换去除噪声干扰;通过二进样条小波变换的模极大极小值对检测R波峰值位置,并提取QRS波群数据及RR间期;使用BiLSTM-Attention分类模型进行心搏识别.实验结果表明,N、S、V和F类心搏的灵敏度分别为99.76％、94.74％、97.53％、83.93％,阳性预测值分别为99.76％、94.03％、97.53％、87.04％,F1综合指标达到了99.40％,证明了该算法的有效性.