面向心脏疾病和脓毒症的时序生理信号分析
发布时间：2021-08-03 09:34
时序生理信号在人体健康状况评估以及疾病诊断方面发挥着重要的作用。由于时序生理信号种类繁多,为了集中精力进行针对性的研究,本文主要分析和探讨了两种典型的时序生理信号及其应用:（1）利用深度卷积神经网络对心电信号进行分析进而实现对不同心脏疾病的分类。（2）对连续时间内采集到的各类生理测量数据进行分析并利用这些数据对脓毒症进行早期预测。心电信号是时序生理信号的一种,它反应了心肌细胞的生物电变化情况。虽然临床上广泛使用心电信号进行心血管疾病的诊断,但是由于心电信号的诊断结果主观性较强,心血管疾病的诊断和筛查依然是困扰人们的难题。而计算机辅助的心电诊断技术具备客观性且易于推广,是解决这个问题的方案之一。本文提出了一种基于一维卷积神经网络的心电信号分类方法。该网络中的残差注意力模块不仅缓解了网络梯度消失的问题,还通过注意力机制在空间域中提取心电信号的有用特征。同时,为了充分利用心电信号的时间相关性,网络构建了长短期记忆网络模块在时域上提取心电信号的时序特征。实验结果证明,本文提出的基于卷积神经网络的心电分类方法优于对比方法,并且具有一定的鲁棒性。持续时间内采集到的生理测量数据是一种典型的时序生理信...
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激活函数Sigmoid和Tanh的导函数图像
重庆邮电大学硕士学位论文第2章相关理论和算法基础2.2循环神经网络虽然卷积神经网络在多个领域都取得了非常好的效果，但是在时序特征提取方面，传统的卷积神经网络通常不如循环神经网络效果好。时间序列信息在生活中非常常见，比如语音，文本，视频等具有时间属性的数据。典型的有限时间序列信息可以用一个类似于数组的序列X表示：[]12,,...,tTX=xxxx(2.10)其中tx表示一个时间单位内的数据，比如视频中的帧，文本中的某个词向量等。T表示这个时间序列的时间长度，每个时间单位也常被称为时间步。同传统的卷积神经网络相比，循环神经网络在隐藏层的神经元上增加了循环连接。图2.7展示了循环神经网络及其在时间线上展开的网络结构。蓝色的线代表循环连接。循环神经网络与卷积神经网络相比，其数据输入方式完全不同。循环神经网络按照时间先后顺序接收输入数据，且每次只接收一个时间步的数据。网络运行过程中，隐藏层的神经元状态会被保留下来，并通过循环连接在网络处理下一个时间步的数据时对神经元产生影响。图2.7循环神经网络的结构图为了详细地描述循环神经网络的具体计算过程，图2.8展示了只有一个隐藏层的循环神经网络的运行流程。假设时间步t的输入数据为tx，且仅有三个元素：123,,ttttx=xxx(2.11)则隐藏层的计算方式如下：11112111([,])thxthhtthσWxWhhb=++(2.12)18
重庆邮电大学硕士学位论文第2章相关理论和算法基础22212112([,])thxthhtthσWxWhhb=++(2.13)其中σ()表示激活函数，1211,tthh为隐藏神经元在时间步t-1时的隐藏状态，1,2tthh为当前时间步的隐藏状态，1,2hxhxWW为输入层到隐藏层的权重参数矩阵，1,2hhhhWW为循环连接的权重参数矩阵，12b,b为偏置。从隐藏层的计算过程可以看出，前一个时间步神经元的隐藏状态在循环连接的权重参数的作用下，参与了当前时间步的神经元计算。这也是循环神经网络能建模时间依赖的核心原因。隐藏层计算完成后，就可以计算网络的输出：1211([,])thottoOσWhhb=+(2.14)其中σ()表示激活函数，tO为网络输出，hoW为隐藏层到输出层的权重参数，ob代表偏置。图2.8循环神经网络的计算过程虽然与传统的卷积神经网络相比，循环神经网络的时序建模能力有了显著提高。但是在实际应用中，循环神经网络面对长时间依赖问题时却表现不佳。造成这个问题的主要原因是：时序数据的时间跨度太长给网络带来梯度消失的问题。为了解决这个问题，研究者们提出了许多改进型的循环神经网络。例如S.Hochreiter等人在1997年提出了长短期记忆网络，通过门控机制控制神经元中的信息流动，极大地缓解了梯度消失的问题[65]。2014年K.Cho等人改进了LSTM的门控机制，提出了门控循环单元[66]（GatedRecurrentUnits，GRU）。大多数情况下LSTM与GRU的效果相当，但GRU进一步简化了网络结构，降低了网络参数。19
【参考文献】：
期刊论文
[1]脓毒症液体治疗急诊专家共识[J]. 中华急诊医学杂志. 2018 (01)
[2]Sepsis 1.0到Sepsis 3.0的变迁与展望[J]. 马晓春,王亮. 医学研究生学报. 2017(10)
[3]基于生理大数据的情绪识别研究进展[J]. 赵国朕,宋金晶,葛燕,刘永进,姚林,文涛. 计算机研究与发展. 2016(01)
[4]基于生理信号的多任务下驾驶员认知负荷的评定[J]. 高振海,段立飞,赵会,禹慧丽. 汽车工程. 2015(01)
[5]早期识别脓毒症、严重脓毒症及脓毒性休克[J]. 钱素云,武洁. 中国小儿急救医学. 2014 (04)
[6]基于智能算法的生理信号情感识别[J]. 熊勰,刘光远,温万惠. 计算机科学. 2011(03)
[7]脓毒症研究的综合思路[J]. 常文秀,张金钟,曹书华. 医学与哲学(临床决策论坛版). 2007(09)
[8]SOFA评分的临床意义及其在临床研究中的应用[J]. 曾理,胡祖鹏. 中国临床医学. 2001(01)
本文编号：3319384
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激活函数Sigmoid和Tanh的导函数图像
重庆邮电大学硕士学位论文第2章相关理论和算法基础2.2循环神经网络虽然卷积神经网络在多个领域都取得了非常好的效果，但是在时序特征提取方面，传统的卷积神经网络通常不如循环神经网络效果好。时间序列信息在生活中非常常见，比如语音，文本，视频等具有时间属性的数据。典型的有限时间序列信息可以用一个类似于数组的序列X表示：[]12,,...,tTX=xxxx(2.10)其中tx表示一个时间单位内的数据，比如视频中的帧，文本中的某个词向量等。T表示这个时间序列的时间长度，每个时间单位也常被称为时间步。同传统的卷积神经网络相比，循环神经网络在隐藏层的神经元上增加了循环连接。图2.7展示了循环神经网络及其在时间线上展开的网络结构。蓝色的线代表循环连接。循环神经网络与卷积神经网络相比，其数据输入方式完全不同。循环神经网络按照时间先后顺序接收输入数据，且每次只接收一个时间步的数据。网络运行过程中，隐藏层的神经元状态会被保留下来，并通过循环连接在网络处理下一个时间步的数据时对神经元产生影响。图2.7循环神经网络的结构图为了详细地描述循环神经网络的具体计算过程，图2.8展示了只有一个隐藏层的循环神经网络的运行流程。假设时间步t的输入数据为tx，且仅有三个元素：123,,ttttx=xxx(2.11)则隐藏层的计算方式如下：11112111([,])thxthhtthσWxWhhb=++(2.12)18
重庆邮电大学硕士学位论文第2章相关理论和算法基础22212112([,])thxthhtthσWxWhhb=++(2.13)其中σ()表示激活函数，1211,tthh为隐藏神经元在时间步t-1时的隐藏状态，1,2tthh为当前时间步的隐藏状态，1,2hxhxWW为输入层到隐藏层的权重参数矩阵，1,2hhhhWW为循环连接的权重参数矩阵，12b,b为偏置。从隐藏层的计算过程可以看出，前一个时间步神经元的隐藏状态在循环连接的权重参数的作用下，参与了当前时间步的神经元计算。这也是循环神经网络能建模时间依赖的核心原因。隐藏层计算完成后，就可以计算网络的输出：1211([,])thottoOσWhhb=+(2.14)其中σ()表示激活函数，tO为网络输出，hoW为隐藏层到输出层的权重参数，ob代表偏置。图2.8循环神经网络的计算过程虽然与传统的卷积神经网络相比，循环神经网络的时序建模能力有了显著提高。但是在实际应用中，循环神经网络面对长时间依赖问题时却表现不佳。造成这个问题的主要原因是：时序数据的时间跨度太长给网络带来梯度消失的问题。为了解决这个问题，研究者们提出了许多改进型的循环神经网络。例如S.Hochreiter等人在1997年提出了长短期记忆网络，通过门控机制控制神经元中的信息流动，极大地缓解了梯度消失的问题[65]。2014年K.Cho等人改进了LSTM的门控机制，提出了门控循环单元[66]（GatedRecurrentUnits，GRU）。大多数情况下LSTM与GRU的效果相当，但GRU进一步简化了网络结构，降低了网络参数。19
【参考文献】：
期刊论文
[1]脓毒症液体治疗急诊专家共识[J]. 中华急诊医学杂志. 2018 (01)
[2]Sepsis 1.0到Sepsis 3.0的变迁与展望[J]. 马晓春,王亮. 医学研究生学报. 2017(10)
[3]基于生理大数据的情绪识别研究进展[J]. 赵国朕,宋金晶,葛燕,刘永进,姚林,文涛. 计算机研究与发展. 2016(01)
[4]基于生理信号的多任务下驾驶员认知负荷的评定[J]. 高振海,段立飞,赵会,禹慧丽. 汽车工程. 2015(01)
[5]早期识别脓毒症、严重脓毒症及脓毒性休克[J]. 钱素云,武洁. 中国小儿急救医学. 2014 (04)
[6]基于智能算法的生理信号情感识别[J]. 熊勰,刘光远,温万惠. 计算机科学. 2011(03)
[7]脓毒症研究的综合思路[J]. 常文秀,张金钟,曹书华. 医学与哲学(临床决策论坛版). 2007(09)
[8]SOFA评分的临床意义及其在临床研究中的应用[J]. 曾理,胡祖鹏. 中国临床医学. 2001(01)
本文编号：3319384
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