基于单片机的心电信号数据采集系统的设计

完整且准确地获取心电信号,能够为心血管等各类疾病的诊断与分析提供帮助。设计以单片机为基础的心电信号数据采集系统,通过对心电信号数据采集系统的总体结构、硬件设计与软件设计的研究,增加数据采集系统的推广应用。

基于Dropout深度卷积神经网络的ST段波形分类算法

心电信号的ST段波形变化是心肌损伤等心血管类疾病临床诊断的重要辅助手段之一。针对ST段波形分类以及深度卷积神经网络过拟合问题,提出一种基于概率随机舍弃神经元建立子网络的Dropout深度卷积神经网络,通过心电信号数据去噪、ST段候选段筛选、神经网络卷积与下采样运算过程,实现ST段波形样本训练与测试。仿真实验对比分析了算法的波形分类准确率、卷积核个数影响和Dropout对算法泛化能力影响,与专家手工标注、BP、RNN和DCNN等方法进行比较,实验结果表明Dropout DCNN能够有效提高卷积神经网络泛化能力,提升算法的可用性。