TSCNN:面向可穿戴心电信号监测与分析的卷积神经网络

发布时间：2021-10-11 05:25

　　目的可穿戴设备能够长时间实时监测人体心脏状况,其在心电信号监测领域应用广泛。但目前仍没有公开的来自可穿戴设备的心电数据集,大部分心电信号分析算法都是针对医院设备所采集的心电数据。因此,本文使用IREALCARE 2.0柔性远程心电贴作为心电信号监测和采集设备制作了可穿戴设备的心电数据集。针对可穿戴心电数据干扰多、数据量大等特点,本文提出了一种针对可穿戴设备获得的心电信号进行自动分类的深层卷积神经网络,称之为时空卷积神经网络（time-spatial convolutional neural networks, TSCNN）。方法将原始的长时间心电信号分割为单个的心搏并与滤波后不同频段的心搏数据组合成十通道的数据输入到TSCNN中。TSCNN对每个心搏使用时间卷积和空间滤波来提取丰富的特征。采用小卷积核级联卷积的方式提高分类性能,并降低网络的参数量和计算量。结果在本文制作的心电数据集上进行了测试,并与其他4种心电分类算法:CNN（convolutional neural networks）、RNN（recurrent neural networks）、1-DCNN（1-dimension... 

【文章来源】：中国图象图形学报. 2020,25(10)北大核心CSCD

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

一个心搏由一个P波、一个QRS波和一个T波构成

IREALCARE 2.0的整体外观如图2(a)(b)所示。它非常小巧和轻便,大小为8 cm(长)×3.1 cm(宽)×0.8 cm(厚),重量仅为13 g,因此长时间佩戴也不会感到不适。图2(c)(d)显示了IREALCARE 2.0的组成结构。IREALCARE 2.0的核心组件是印刷电路板(printed circuit board, PCB)(图2(e))。心电信号测量芯片和蓝牙模块集成在PCB上。其中心电信号测量芯片为ADS1291,这是一种用于生物电势测量的低功耗2通道24位的模拟前端。它集成了低噪声的可编程增益放大器(programmable gain amplifier, PGA)和高分辨率的模数转换器(analog to digital converter, ADC)。其功能是采集和放大心电信号,并将模拟信号转换为数字信号。由于体积小、功耗低、集成度高和性能优异,已广泛用于医疗测量仪器、信号采集等方面。蓝牙芯片使用的是nrf52832,它具有功能强大、高度灵活、低功耗等特点。IREALCARE2.0主要工作流程如图3所示。ADS1291芯片用于采集心电信号,并对心电信号进行滤波和放大,然后将模拟信号转换为数字信号。

IREALCARE2.0主要工作流程如图3所示。ADS1291芯片用于采集心电信号,并对心电信号进行滤波和放大,然后将模拟信号转换为数字信号。最后,通过蓝牙将其传输到服务器上进行后续处理。在服务器中,本文算法会对心电信号进行分析和分类,并将结果传输给用户和医生。


本文编号：3429873