基于卷积神经网络的心电特征提取

发布时间：2018-02-15 03:31

  本文关键词： 卷积神经网络 心电节拍分类 特征提取 模式识别 形态特征　出处：《计算机工程与设计》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出一种基于卷积神经网络(CNN)的心电特征提取方法,以心拍R点前后75ms内的信号为QRS波群,提取QRS波群的180Hz下采样和RR间期,把QRS采样作为CNN的卷积层输入,把CNN的全连接层输出作为形态特征。对CNN特征进行分类能力测试,与文献方法对比结果表明,CNN特征在平均Se上有1.7%的提升,在平均P~+上有2.9%的提升,对于S类的Se提升7%,P~+提升9%,对V类的Se提升4%,P+提升2%;该方法在F类上性能低于文献最佳值,因为神经网络对训练样本数要求比支持向量机(SVM)高。
[Abstract]:A novel ECG feature extraction method based on convolutional neural network (CNN) is proposed. The signals within 75ms before and after beating the R point are used as QRS wave groups. The 180Hz downsampling and RR intervals of QRS wave groups are extracted, and the QRS sampling is used as the convolution layer input of CNN. The full join layer output of CNN is taken as the morphological feature. The classification ability of CNN features is tested. The results of comparison with the methods in literature show that the average se and P ~ increases of CNN feature are 1.7% and 2.9%, respectively. For the S type se increase of 7% and P ~ (9), the V type se is raised 4% and P 2. The performance of this method is lower than the best value in the literature on category F, because the neural network requires more training samples than the support vector machine (SVM).
【作者单位】： 中国科学院微电子研究所;中国科学院微电子研究所昆山分所;
【基金】：国家自然科学基金项目(61271423)
【分类号】：TP183;R540.4

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本文编号：1512323