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《浙江工业大学》 2019年
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基于深度学习的房颤检测

毛科栋  
【摘要】:心房颤动是临床上最常见的心律失常之一,对人类健康构成严重威胁。从心电信号记录中有效且准确地诊断心房颤动具有非常重要的临床意义。由于心电信号属于弱生理信号,易受环境影响,房颤检测算法在临床环境应用中仍是具有挑战性的工作。传统的基于特征检测的房颤检测算法的性能取决于关键特征波形检测的鲁棒性。如果关键的特征波形出现漏检或错检,其性能可能会明显下降。再者,人为提取的特征可能并不适合用于庞大的用户人群,导致基于传统特征检测算法在临床环境下的性能不能完全满足临床需求。本文提出了基于深度学习的房颤检测算法,从大量数据中学习并提取敏感特征用于检测房颤,从而提高房颤检测算法的性能。论文的主要研究内容如下:(1)提出一种基于特征点的心电信号数据增强方法,生成额外的、可能非冗余的训练数据,有效提升模型的训练效果。(2)基于循环神经网络模型建立了房颤检测模型,并对网络训练的数据增强、超参数调整、防止过拟合等问题开展了研究。(3)根据心电信号的特点,提出适应于单导联心电和多导联心电的房颤检测算法对提出的检测模型进行改进,提高了算法的泛化能力。使用来自计算心脏学会议2017挑战赛和中国生理信号2018挑战赛的公开数据集来验证算法的有效性。该算法基于循环神经网络学习数据中的敏感特征并用于房颤检测,并通过基于特征点的数据增强方法提升模型性能和泛化能力。该算法在两个公开数据集上都获得了较高的性能。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R541.75;TP183

【参考文献】
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