深度残差网络在脉搏信号亚健康检测中的应用

• 作者: 李天东 艾玲梅 薛亚庆
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 生成式对抗网络 深度残差网络 脉搏信号 信号处理 亚健康
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 109-114
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4746字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.07.024

摘要

传统的脉搏信号亚健康检测主要采取手工提取特征,这类方法容易受人为主观意志的影响,从而导致亚健康检测的识别率较低.针对这一问题,将深度残差网络方法应用于信号特征提取领域,提出一种适用于脉搏信号亚健康检测的深度残差网络模型.首先,针对实验中存在的脉搏信号样本数量不足的问题,在生成式对抗网络的基础上提出了一种脉搏信号的生成方法,对脉搏信号数据集进行扩增;然后针对脉搏信号的特点,改进深度残差网络,引入一维卷积,构建适用于脉搏信号亚健康的检测模型;最后,利用扩增之后的数据集训练该模型,对人体亚健康状态进行检测.实验结果表明,该方法能够有效地区分健康与亚健康状态,与现有的方法相比,可以取得更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾玲梅	陕西师范大学计算机科学学院	30	201	8.0	13.0
2	薛亚庆	陕西师范大学计算机科学学院	2	0	0.0	0.0
3	李天东	陕西师范大学计算机科学学院	1	0	0.0	0.0