基于集成学习的室性早博识别方法

发布时间：2018-09-10 18:59

【摘要】：本文提出了一种集成学习方法以提升室性早搏的识别性能.MIT-BIH两个通道的数据分别经过卷积神经网络进行室性早搏心拍分类,然后按照融合规则对分类结果进行融合决策,其准确率、灵敏度和特异性分别为99.91%、98.76%、99.97%,优于已有算法的室性早搏心拍分类结果.此外,面向临床应用,本文还利用卷积神经网络和诊断规则相结合的方法实现了病人间室性早搏识别实验,在有14万多条记录的数据集上,取得的准确率、灵敏度及特异性分别为97.87%、87.94%、98.02%,验证了该算法的有效性.
[Abstract]:In this paper, an ensemble learning method is proposed to improve the recognition performance of premature ventricular beats (VPB). The data of MIT-BIH channels are classified by convolution neural network, and then the classification results are fused according to the fusion rules. The accuracy, sensitivity and specificity are 99.91%, 98.76%, 99.97% respectively, which are better than those of the existing ones. In addition, for clinical application, the convolution neural network and diagnostic rules are combined to realize the recognition experiment of premature ventricular beats. The accuracy, sensitivity and specificity are 97.87%, 87.94% and 98.02% respectively on more than 140,000 recorded data sets. Validity of law.
【作者单位】： 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所;中国科学院大学;
【分类号】：R541.7;TP18

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本文编号：2235328