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题名结合多模态融合方式的脉搏波房颤识别
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作者
张瑞芳
梁永波
崔谋
陈真诚
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机构
桂林电子科技大学生命与环境科学学院
广西高校生物医学传感及智能仪器重点实验室
广西人体生理信息无创检测工程技术研究中心
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出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2023年第10期1260-1269,共10页
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基金
国家自然科学基金(61627807,62101148)
广西自然科学基金(2020GXNSFBA297156)
广西创新驱动发展专项(Guike AA19254003)。
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文摘
针对心房颤动疾病诊断检测复杂,病理检查有创等问题,构建基于脉搏波与深度学习的心房颤动分类预测模型,实现对心房颤动疾病的准确预测。首先,通过脉搏波设备采集数据,与MIMIC-Ⅲ数据库数据共同构建PPG-AF数据集;其次,基于Pytorch深度学习框架构建用于房颤分类的ResNet-CBAM-1DCNN双通道卷积神经网络;最后,将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集,验证集和测试集,将脉搏波和其对应的格拉姆角场图作为输入,通过对网络结构和超参数的优化,在测试集中分类的F1分数达到了97.30%,准确度达到98.12%。本研究基于脉搏波信号与双通道卷积神经网络模型,能够实现对心房颤动疾病的准确诊断,有望为临床医师制定最佳治疗决策提供重要依据。
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关键词
心房颤动
深度学习
脉搏波
Resnet-CBAM
格拉姆角场
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Keywords
atrial fibrillation
deep learning
pulse wave
Resnet-CBAM
Gramian angular field
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
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