基于卷积注意力的单导联心电图房颤检测方法

随着可穿戴心电设备的普及,从单导联心电图中自动检测房颤的方法越来越重要。针对可穿戴心电设备采集的单导联心电图中存在噪声干扰的问题,提出一种基于卷积注意力的残差神经网络模型Resnet34-CAB。通过融合卷积注意力块(CAB),在模型复杂度少量增加的情况下,选择性地关注心电图的关键特征,自适应地抑制噪声,提高了模型的检测性能。在公开数据集上的实验结果表明,Resnet34-CAB模型优于Resnet34、Resnet34-Transformer模型,验证了融合CAB的有效性。