结合判别式深度置信网络和主动学习的心电分类方法

发布时间：2024-03-25 18:48

　　心电图(ECG)是一种广泛用于反映心脏状况的无创检测方法,通过ECG可以进一步了解心脏状况和诊断各种心脏疾病,仔细检查其行为对于检测心律失常是必不可少的,基于深度学习的ECG分类方法可以为心脏病专家提供有效的解决方案,提高诊断准确性的同时节省诊断时间。本文主要研究内容包括:(1)ECG信号预处理:通过小波阈值方法对ECG信号进行去噪操作,小波基函数选取对称紧支双正交小波bior3.7,分解层数确定为9层,前4层阈值选择改进自适应阈值,阈值函数选择改进阈值函数,5-8层不做阈值化操作,第9层小波系数置零,对去噪后ECG信号进行心拍检测和分割,识别心拍特征点当前心拍P波开始、当前心拍R峰和当前心拍T波结束,将P波的开始至当前心拍T波的结束作为一个心拍分割区间进行分割,从而完成心拍划分。(2)ECG信号的特征提取与分类:遵循美国医疗仪器促进协会(AAMI)标准,构建基于判别式深度置信网络(DDBNs)的心拍分类模型,DDBNs由三层受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠而成,前两层使用生成受限玻尔兹曼机(GRBM)提取心拍形态特征,然后结合RR间期特征通过第三层判别式受限玻尔兹曼机(DRBM)进行心拍...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1心电信号波形图

第2章心电信号特征与预处理-7‐高得多，并且主要集中在10Hz-50Hz的区间内。图2-1心电信号波形图Fig.2-1ECGsignalwaveformT波：这种波具有平滑、圆形的形态，该峰在QRS波复合波后延伸约300ms，反映心室复极的T波位置与心率密切相关，在特殊情况下，T....

图2-26种小Fig.2-2Morphologyof6k表2-1各层小波分Table2-1Frequencydistributioninterva

哈尔滨理工大学工学硕士学位论文-12-解层数为9层。表2-1为心电信号各层小波分解的频率分布区间表，其中cDi代表小波系数，cAi代表层数系数。图2-26种小波基函数形态图Fig.2-2Morphologyof6kindsofwaveletbasisfunctions表2-1各层....

形态图6kindsofwaveletbasisfunctions分解的频率分布区间valofwaveletdecompositionofeachlayer小波基函数

哈尔滨理工大学工学硕士学位论文-12-解层数为9层。表2-1为心电信号各层小波分解的频率分布区间表，其中cDi代表小波系数，cAi代表层数系数。图2-26种小波基函数形态图Fig.2-2Morphologyof6kindsofwaveletbasisfunctions表2-1各层....

图2-3ECG心拍分割示例图

哈尔滨理工大学工学硕士学位论文

本文编号：3938719