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基于稀疏降噪自动编码机的心律失常自动分类
被引量:
5
1
作者
熊鹏
李鑫
+3 位作者
时亚松
杨国杰
刘明
刘秀玲
《激光杂志》
北大核心
2018年第4期152-156,共5页
心律失常是导致心肌缺血、心衰和心脏性猝死等疾病的主要因素之一,对心律失常进行准确高效的检测和分类具有重要的研究价值。本文提出了一种基于堆叠稀疏降噪自动编码机构建深度神经网络的心电信号特征检测算法,从而实现了心律失常的自...
心律失常是导致心肌缺血、心衰和心脏性猝死等疾病的主要因素之一,对心律失常进行准确高效的检测和分类具有重要的研究价值。本文提出了一种基于堆叠稀疏降噪自动编码机构建深度神经网络的心电信号特征检测算法,从而实现了心律失常的自动分类。分类系统利用稀疏降噪自动编码机获取心电信号的低维深度结构特征,其无监督学习方式使得特征具有更好的区分度和一定的抗干扰能力,然后将特征输入Softmax分类器进行信号分类。采用美国麻省理工MIT-BIH心律失常数据库对所提方法进行验证,总分类精度可达99.43%,实验结果表明该方法具有对心律失常自动分类的有效性。
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关键词
心律失常
特征提取
稀疏降噪自动编码机
Softmax分类器
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职称材料
题名
基于稀疏降噪自动编码机的心律失常自动分类
被引量:
5
1
作者
熊鹏
李鑫
时亚松
杨国杰
刘明
刘秀玲
机构
河北大学电子信息工程学院数字医疗工程重点实验室
河北大学附属医院
出处
《激光杂志》
北大核心
2018年第4期152-156,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61703133,61673158)
河北省杰出青年科学基金(No.F2016201186)
+1 种基金
河北省研究生创新资助项目(No.CXZZSS2017010)
保定市科技计划项目(No.17H01)
文摘
心律失常是导致心肌缺血、心衰和心脏性猝死等疾病的主要因素之一,对心律失常进行准确高效的检测和分类具有重要的研究价值。本文提出了一种基于堆叠稀疏降噪自动编码机构建深度神经网络的心电信号特征检测算法,从而实现了心律失常的自动分类。分类系统利用稀疏降噪自动编码机获取心电信号的低维深度结构特征,其无监督学习方式使得特征具有更好的区分度和一定的抗干扰能力,然后将特征输入Softmax分类器进行信号分类。采用美国麻省理工MIT-BIH心律失常数据库对所提方法进行验证,总分类精度可达99.43%,实验结果表明该方法具有对心律失常自动分类的有效性。
关键词
心律失常
特征提取
稀疏降噪自动编码机
Softmax分类器
Keywords
arrhythmia
feature detection
sparse de-noising auto-encoder
softmax regression
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏降噪自动编码机的心律失常自动分类
熊鹏
李鑫
时亚松
杨国杰
刘明
刘秀玲
《激光杂志》
北大核心
2018
5
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职称材料
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参考文献
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