基于LSTM模型的心律失常识别的研究

• 作者: 余天效
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 医学
• 关键词: 心电图 心律失常 长短期记忆 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: R541.7|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.14.006

摘要

动态心电图,即使用动态心电图仪监控患者日常生活的24小时或者更长的时间中的心率活动情况所得到的波形图.动态心电图在临床上已由单导、双导发展为十二导联全记录.为了准确预测不同心电图的心电信息,研究并提出了一种利用改进深度学习网络,对十二导联心电信号进行心律失常的自动诊断,考虑到心电信号前后的相关性,提出利用LSTM网络结合CNN深度学习框架,并融合批归一化提高模型计算效率和准确性,最终达到很好的效果.

作者信息

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1	余天效		1	0	0.0	0.0