基于卷积神经网络的心电信号质量分析

• 作者: 刘娟 刘思璇 张海斌 程宇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 心电图 信号质量评估 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 147-152
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1811-0278

摘要

目前,已有一些研究者提出基于规则或基于机器学习的方法,自动将输入的心电信号识别为临床可接受或不可接受,取得了不错的效果.提出基于卷积神经网络的心电信号质量评估方法,通过网络模型自动学习分类特征,减少人工干预.同时,与其他方法从全局角度对心电信号质量进行评估的策略不同的是,采用局部评估方法,既可对心电图的部分片段数据进行质量分析,也可通过简单融合策略对全局信号的质量进行评估.在公开数据集上的测试结果表明,提出的方法比其他几个对比方法的判断准确度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海斌	武汉大学计算机学院	3	24	2.0	3.0
2	刘娟	武汉大学计算机学院	90	502	13.0	18.0
3	程宇	武汉大学计算机学院	3	5	1.0	2.0
4	刘思璇	武汉大学计算机学院	1	0	0.0	0.0