基于CNN宽度学习系统的心律失常分类研究

发布时间：2021-05-17 16:40

　　心律失常是心血管疾病的一种,若不及时发现和预防,有可能突然发作而导致猝死。每年全世界死于心血管疾病的人数高达1700万,高于肿瘤和呼吸系统疾病死亡的人数。由于心律失常具有隐蔽性的特点,传统专业医生通过观察患者24小时的动态心电图（Holter）来诊断患者是否患有心律失常,医生在面对大量的心电图数据时会因为长时间的诊断而疲劳,有可能造成医生漏诊和误诊。因此,一种基于计算机的心律失常分类就显得非常重要,但是目前基于计算机的心律失常分类存在不足:一般心律失常分类模型提取到的心电信号特征不充分,分类准确率有待提高,而且,当一个训练好的分类模型遇到新增的训练数据时,难免要对整个分类模型进行重新训练,这样势必会消耗不必要的计算时间和资源。为了解决上述问题,本文主要研究的内容如下:1.搭建了一种基于CNN宽度学习系统（CNN-Based Broad Learning System,CNNBLS）的心律失常分类模型。该模型是一种快速高效的分类模型,相对于深度神经网络的众多超参数和多个隐含层,CNNBLS只有一层隐含层,没有复杂的超参数,能够对心律失常的心电信号进行快速高效地分类。本文首先采用小波阈值法... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文的结构安排
第2章 心电信号分类相关理论基础
    2.1 心电信号产生原理和心律失常
    2.2 MIT-BIH心律失常数据库简介
    2.3 数据集标签
    2.4 心电信号预处理技术
        2.4.1 心电信号去噪
        2.4.2 心拍截取
        2.4.3 心拍标准化
    2.5 宽度学习基础
        2.5.1 宽度学习算法
    2.6 本章小结
第3章 基于CNNBLS心律失常的分类研究
    3.1 CNNBLS心律失常分类模型构建方法研究
        3.1.1 卷积神经网络
        3.1.2 CNNBLS模型的构建
        3.1.3 CNNBLS心律失常的分类流程图
    3.2 CNNBLS的参数设置
        3.2.1 CNNBLS的卷积核尺寸的确定
        3.2.2 CNNBLS卷积核数量的确定
        3.2.3 CNNBLS特征节点的确定
        3.2.4 CNNBLS增强节点的确定
    3.3 CNNBLS心律失常分类性能分析
        3.3.1 实验数据设置
        3.3.2 实验结果与分析
    3.4 本章小结
第4章 基于CNNBLS增量学习的心律失常分类研究
    4.1 CNNBLS的增量学习
    4.2 CNNBLS增量学习的心律失常分类性能分析
        4.2.1 实验数据设置
        4.2.2 实验结果分析
        4.2.3 与其他参考文献对比
    4.3 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]《中国心血管病报告2017》概要[J]. 陈伟伟,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,蒋立新,胡盛寿.  中国循环杂志. 2018(01)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军.  计算机学报. 2017(06)
[3]面向临床心电图分析的深层学习算法[J]. 金林鹏,董军.  中国科学:信息科学. 2015(03)
[4]基于MATLAB的心电信号的数字滤波处理[J]. 董兵超,于毅,李振新.  数字技术与应用. 2012(10)
[5]基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法[J]. 姚成,司玉娟,郎六琪,朴德慧,徐海峰,李贺佳.  吉林大学学报(工学版). 2012(04)
[6]心电图模式分类方法研究进展与分析[J]. 王丽苹,董军.  中国生物医学工程学报. 2010(06)
[7]一种非线性非平稳自适应信号处理方法—希尔伯特-黄变换综述:发展与应用[J]. 沈毅,沈志远.  自动化技术与应用. 2010(05)
[8]心电图识别与分类:方法、问题和新途径[J]. 董军,徐淼,詹聪明,鲁魏峰.  生物医学工程学杂志. 2007(06)
[9]中老年心律失常186例临床分析[J]. 徐敏涛.  中医药临床杂志. 2005(05)
[10]MIT-BIH心率失常数据库的识读及应用[J]. 宋喜国,邓亲恺.  中国医学物理学杂志. 2004(04)

博士论文
[1]模型导向的缺血性心血管病预防策略[D]. 曹小琴.郑州大学 2016
[2]心电信号智能分析关键技术研究[D]. 姚成.吉林大学 2012

硕士论文
[1]碎裂QRS波在冠心病心绞痛患者中的价值分析[D]. 邵小艳.西南医科大学 2016
[2]正常窦性心律及常见心律失常时间散点图研究[D]. 张芳芳.郑州大学 2014
[3]低功耗便携式心电仪设计与研制[D]. 王磊.哈尔滨工程大学 2007
[4]基于小波变换的心电信号处理[D]. 廖云朋.中南大学 2004



本文编号：3192096