資料介紹
心律失常的自動(dòng)分類對(duì)心血管疾病的診斷和預(yù)防具有重要意義。傳統(tǒng)分類方法需要對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行人工特征提取,這對(duì)分類準(zhǔn)確度有很大的影響。針對(duì)該問題,提出一種基于二維圖像與遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TCNN)的分類方法。通過對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行格拉姆角場變換將其轉(zhuǎn)換為二維圖像,在保證心電圖像完整性的同時(shí),保留原始信號(hào)的時(shí)間依賴性。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的思想,設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)簡單且參數(shù)量較少的TCNN模型對(duì)心電圖像進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練用時(shí)較少,并且分類總準(zhǔn)確率達(dá)到9.982%何實(shí)現(xiàn)對(duì)心律失常的有效分類。
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