基于堆叠式双向LSTM的心电图自动识别算法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：temp1229

【摘要】

：

针对日趋增长的心电图数据分析需求,提出了一种新的心电图分类算法。首先对原始数据进行截断固定长度、样本均衡、求取信号的瞬时频率和光谱熵等预处理操作,数据经过预处理后

【作者】

：

王文刀王润泽魏鑫磊漆云亮马义德

【机构】

：

兰州大学信息科学与工程学院

【出处】

：

计算机科学

【发表日期】

：

2020年7期

【关键词】

：

堆叠式双向LSTM网络心律失常心电图分类深度学习 Stacked bidirectional LSTM networkArrhythmiaElectroc

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61175012,60872109,60572011),甘肃省自然科学基金(18JR3RA288),中央高校基本科研业务费专项资金(lzujbky-2017-it72)

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针对日趋增长的心电图数据分析需求,提出了一种新的心电图分类算法。首先对原始数据进行截断固定长度、样本均衡、求取信号的瞬时频率和光谱熵等预处理操作,数据经过预处理后模型能够更好地从其中提取特征进行学习;在训练过程中采用两个双向LSTM(BILSIM)网络堆叠组成的模型,堆叠式的双向LSTM(BILSIM)模型是一种改进的循环神经网络模型,相较于卷积神经网络,循环神经网络更加适合用来处理像心电图这样的序列数据。该模型在Windows下的MATLAB2018b上进行训练和测试,CUDA版本为9.0,采用分类准确

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