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基于模式识别和集成CNN-LSTM的阵发性房颤预测模型
被引量:
11
1
作者
杨萍
王丹
+3 位作者
康子健
李童
付利华
余悦任
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1039-1048,共10页
为了适用于长期心电监护和ICU等实时性、数据密集型应用场合,提出可在8 Hz采样频率的1 min心电图(ECG)片段上提前45 min预测阵发性房颤(PAF)发作的实时预测模型.采用概率符号化模式识别方法,在降采样后的ECG序列上提取出1 min窗口内的...
为了适用于长期心电监护和ICU等实时性、数据密集型应用场合,提出可在8 Hz采样频率的1 min心电图(ECG)片段上提前45 min预测阵发性房颤(PAF)发作的实时预测模型.采用概率符号化模式识别方法,在降采样后的ECG序列上提取出1 min窗口内的模式转移特征,降低模型的计算量和对存储空间的需求,确保实时预测的效果.提出卷积神经网络(CNN)和长短-期记忆网络(LSTM)的混合模型(CNN-LSTM),用于提取模式转移特征内隐含的局部空间特征和时间依赖特征.为了提升模型泛化能力,构建基于CNN-LSTM的集成分类器.采用Spark Streaming技术完成对ECG流式数据的读、写和计算,实现数据和模型之间的低延迟通信.所提模型在公开数据集上的准确率、灵敏度和特异度分别为91.26%、82.21%、95.79%.模型处理总延迟平均为2 s,满足实时PAF预测需求.
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关键词
阵发性房颤
心电图(ECG)
预测
概率符号化模式识别
卷积神经网络(CNN)
长短-期记忆网络(LSTM)
Spark
Streaming
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职称材料
题名
基于模式识别和集成CNN-LSTM的阵发性房颤预测模型
被引量:
11
1
作者
杨萍
王丹
康子健
李童
付利华
余悦任
机构
北京工业大学信息学部
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1039-1048,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672506)
国家自然科学基金青年基金资助项目(61902010).
文摘
为了适用于长期心电监护和ICU等实时性、数据密集型应用场合,提出可在8 Hz采样频率的1 min心电图(ECG)片段上提前45 min预测阵发性房颤(PAF)发作的实时预测模型.采用概率符号化模式识别方法,在降采样后的ECG序列上提取出1 min窗口内的模式转移特征,降低模型的计算量和对存储空间的需求,确保实时预测的效果.提出卷积神经网络(CNN)和长短-期记忆网络(LSTM)的混合模型(CNN-LSTM),用于提取模式转移特征内隐含的局部空间特征和时间依赖特征.为了提升模型泛化能力,构建基于CNN-LSTM的集成分类器.采用Spark Streaming技术完成对ECG流式数据的读、写和计算,实现数据和模型之间的低延迟通信.所提模型在公开数据集上的准确率、灵敏度和特异度分别为91.26%、82.21%、95.79%.模型处理总延迟平均为2 s,满足实时PAF预测需求.
关键词
阵发性房颤
心电图(ECG)
预测
概率符号化模式识别
卷积神经网络(CNN)
长短-期记忆网络(LSTM)
Spark
Streaming
Keywords
paroxysmal atrial fibrillation(PAF)
electrocardiogram(ECG)
prediction
probabilistic symbolic pattern recognition
convolutional neural network(CNN)
long short-term memory(LSTM)
Spark Streaming
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模式识别和集成CNN-LSTM的阵发性房颤预测模型
杨萍
王丹
康子健
李童
付利华
余悦任
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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