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齐鲁工业大学硕士学位论文
1
目 录
摘 要 ............................................... I
ABSTRACT ............................................... I
第 1 章 绪论 ............................................ 1
1.1 研究背景与意义 ....................................................................................... 1
1.2 国内外研究现状 ....................................................................................... 2
1.2.1 心电图预处理研究现状 ................................................................ 2
1.2.2 心电图特征提取与分类研究现状 ................................................ 3
1.3 本文研究内容 ........................................................................................... 4
1.4 本文结构安排 ........................................................................................... 5
第 2 章 心电图知识和深度神经网络关键技术 ................. 7
2.1 基本心电知识 ........................................................................................... 7
2.1.1 心电信号产生机理 ........................................................................ 7
2.1.2 正常心电图介绍 ............................................................................ 8
2.1.3 心电信号常见噪音 ........................................................................ 9
2.1.4 心律失常分析 .............................................................................. 10
2.2 深度神经网络基本理论 ......................................................................... 11
2.2.1 深度神经网络概念 ....................................................................... 11
2.2.2 深度神经网络发展 ...................................................................... 11
2.3 本章小结 ................................................................................................. 12
第 3 章 基于深度卷积神经网络的心电图分类方法 ............ 13
3.1 卷积神经网络 ......................................................................................... 13
3.1.1 卷积神经网络概述 ...................................................................... 13
3.1.2 卷积神经网络结构 ...................................................................... 14
3.2 DCNN-RAdam 心电图分类算法 ............................................................ 16
3.2.1 数据集介绍 .................................................................................. 16
目 录
2
3.2.2 数据预处理 ................................................................................... 19
3.2.3 DCNN-RAdam 模型 ...................................................................... 21
3.3 结果分析 .................................................................................................. 27
3.3.1 评价标准 ....................................................................................... 27
3.3.2 对比分析 ....................................................................................... 28
3.4 本章小结 .................................................................................................. 30
第 4 章 基于卷积神经网络与 BiLSTM 的心电图分类方法 ....... 31
4.1 循环神经网络 .......................................................................................... 31
4.1.1 循环神经网络介绍 ....................................................................... 31
4.1.2 长短时记忆网络 ........................................................................... 33
4.2 CNN-BiLSTM 心电图分类算法 .............................................................. 35
4.2.1 数据预处理 ................................................................................... 35
4.2.2 损失函数 ....................................................................................... 36
4.2.3 CNN-BiLSTM 模型 ....................................................................... 37
4.3 实验及结果分析 ...................................................................................... 40
4.4 本章小结 .................................................................................................. 43
第 5 章 基于多输入特征融合的心电图分类方法 .............. 45
5.1 残差网络 .................................................................................................. 45
5.2 多输入特征融合心电图分类算法 .......................................................... 47
5.2.1 残差单元改进 ............................................................................... 47
5.2.2 残差网络的设计 ........................................................................... 48
5.2.3 多输入特征融合模型 ................................................................... 48
5.3 实验及结果分析 ...................................................................................... 50
5.4 本章小结 .................................................................................................. 52
第 6 章 总结与展望 ..................................... 53
6.1 研究工作总结 .......................................................................................... 53
6.2 研究工作展望 .......................................................................................... 54
参考文献 .............................................. 55
致谢 .................................................. 61
齐鲁工业大学硕士学位论文
3
在学期间主要科研成果 .................................. 63
一、发表学术论文 ........................................................................................ 63
二、申请专利 ................................................................................................ 63
三、获奖情况 ................................................................................................ 63
齐鲁工业大学硕士学位论文
I
摘 要
目前,心血管疾病已经成为危害人类健康的重大疾病,此类病患数量不断增长。
心电图(ECG)是医生诊断该心血管疾病的重要依据,能真实地反映心脏的健康状
况。此背景下,医疗资源匮乏与患者数量激增之间的矛盾日益凸显。利用计算机辅
助诊断心血管疾病变得尤为重要,因此对于心电图自动分类方法的研究具有很强
的现实意义。
传统方法大多基于单一心拍的分类,忽略了整条心电图记录中,各 心拍之间的
局部特征和位置关联特征;现有分类方法使用简单的神经网络来提取信号特征,不
能准确获取心电信号的多尺度特征,导致模型分类效果不佳。本文基于特征融合与
深度神经网络提出了一种心电图自动分类算法,主要研究工作分为以下几个部分:
(1)针对心电信号中存在的噪音干扰,本文利用小波变换(WT)对心电信号
进行分解重构,滤除其中的噪音干扰,从而得到更为稳定的心电信号。本文提出了
一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的心电图分类方法,该方法利用其局部感知
与权重共享的特点,通过增加网络深度来提取心电信号的深度抽象特征,继而拟合
出一个高度复杂的非线性决策函数对心电信号进行分类。同时,该方法使用 RAdam
来优化梯度,并通过多次实验调整卷积网络的结构和参数,以提高模型的分类准确
率。
(2)在小波变换的基础上,本文增设中值滤波来规避基线漂移对心电信号造
成的干扰。针对心电信号具有时序性的特点,本文在卷积神经网络的基础上添加
BiLSTM 网络,利用 BiLSTM 网络来深度挖掘心电信号间的强关联性,该方法能够
更好的将卷积神经网络与循环神经网络(RNN)的优势相结合,并提高了心电图四
分类任务的准确率。
(3)本文提出使用多输入组合模型来提取心电信号的多尺度特征,利用特征
融合来提高模型的分类精度。本文设计了一个带有三个不同残差单元的残差网络,
通过残差网络特有的快捷链接来增加网络深度,进一步挖掘心电信号的深层次特
征。多输入组合模型分别利用卷积神经网络、循环神经网络与改进的残差网络来提
取不同尺度的心电信号特征,将提取到的不同心电信号特征进行融合后送入分类
器中进行分类。并将该方法在 2017 PhysioNet / (CinC) Challenge 提供的数据集上进
行了验证,在心电图四分类任务中 F1-score 达到 0.89,相比其他模型分类性能明
显提升。
关键词:心电图分类;深度神经网络;特征融合
齐鲁工业大学硕士学位论文
I
ABSTRACT
Nowadays, cardiovascular diseases have been a serious illness with its patients
increasing. The electrocardiogram (ECG), an essential basis for doctors to diagnose these
diseases, can truly reflect the health of the heart. Under such conditions, the contradiction
between the lack of medical resources and the proliferation of patients has become
increasingly evident. The use of computer-aided technology for the diagnosis of
cardiovascular diseases has become particularly important, and therefore the study of
automatic ECG classification methods is of great relevance.
Traditional methods are mostly based on the classification of a single beat, ignoring
the local features and positional correlation features among the beats in the whole ECG
record; the existing methods employ simple neural networks to extract signal features,
which cannot accurately obtain the multi-scale of the ECG signals, resulting in poor
model classification. This paper proposes an automatic ECG classification algorithm
based on feature fusion and a deep neural network. The main research work is divided
into the following parts:
(1) To address the noise hindrance in the ECG signal, this paper uses wavelet
transform (WT) to decompose and reconstruct the ECG signal and filter out the noise
interference in it, so as to obtain a more stable one. In this paper, an ECG classification
method based on a deep convolutional neural network (DCNN) is proposed. The method
takes advantage of its feature of local perception and weight sharing to extract deep
abstract features of ECG signals by increasing the depth of the network and then fits a
highly complex nonlinear decision function to categorize ECG signals. Meanwhile, the
method uses RAdam to optimize the gradient and adjusts the convolutional network
structure and parameters through several experiments to improve the classification
accuracy of the model.
(2) Based on WT, this paper adds a median filter to remove the interference of
baseline drift in ECG signals. For the chronology of ECG signals, this paper links a
BiLSTM network to the convolutional neural network and employs the BiLSTM network
to deeply explore the strong correlation between ECG signals. This method can better
combine the advantages of both convolutional neural networks and recurrent neural
networks (RNN) and improve the accuracy of the ECG quadruple classification task.
(3) In this paper, this paper proposes to apply a multi-input combination model to
extract multi-scale features of ECG signals and use feature fusion to improve the
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- JacobsonCui2024-03-22资源不错,对我启发很大,获得了新的灵感,受益匪浅。
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