具有窗口结构Bi-LSTM网络的心电图QRS波检测方法.pdf

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具有窗口结构—网络的心电图ḿ觳夥椒—南京大学学报匀豢蒲李一凡斐郏栊撕，刘第卷第年全／甤甹．苏州大学计算机科学与技术学院，苏州，；帐〖扑慊畔⒋砑际踔氐闶笛槭遥罩荽笱В罩荩摘要：心电监测已经成为临床诊断和健康监测的重要手段．作为心电分析的基础，心电图ǖ淖远觳獗甘芄注．但是，由于动态心电数据体量大、有噪声，目前很多方法在动态心电图ǖ募觳馊挝裰型硐植患眩谑导视用场景下实际准确率不到％．针对此问题提出具有窗口结构—疏和噪音干扰的问题．实验表明，具有窗口结构—网络的心电图ḿ觳夥椒ㄔ谑实痹龃笕⊙翱谑保梢甆的心电图ḿ觳夥椒ǎü龃蟛裳翱冢谒虻腖峁怪刑砑泳砘悖Ｐ透秤枇颂卣魈崛〉哪芰Γ过样本训练就能获得可以预测的模型．卷积—模型可以自动学习和标注心电图中ǖ奈恢茫饩稣鞠提高预测准确度并加快收敛速度．关键词：心电图分割标注，ḿ觳猓疃妊埃珺狶砘窬中图分类号：文献标识码：，琇．，，，：％．狶，，—，基金项目：国家自然科学基金，江苏省高校自然科学研究重大项目帐「咝Ｊ〖吨氐闶笛槭苏州大学项目罩菔杏τ没⊙芯考苹ひ挡糠猅琒，，，甈，．瓾．，琣瑃琣—．，琣．琣．篍琩收稿期：——ㄑ读O等耍珽—：瓹
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籺，一／相关工作欢彤矗；。琟；。根据国际卫生组织的调查报告，心血管疾病是全球头号死因，每年大约夺走万人的生命，而心血管疾病中每五例死亡病例就有四例死于心脏病和中风」艽蟛糠中难9芗膊】梢预防，但目前的措施不够心】，因此有必要对致命的心血管症状提供及时的警告，而心电图—珽褪羌嗖庑穆实某Ｓ梅椒ǎ心电图是检测心血管异常的主要依据之一，通过将电极放置在人体上一段时间来记录心电信号．心电图信号的分析检测对医生有较大的临床诊断价值心谛脑嘁斐５恼锒现校ǔ；崾褂帽准的心电图与患者的心电图进行对比来找出心电活动中异常的部分，其中包括心室早搏、心房早搏以及房室、束支传导阻滞等，尤其是对心肌梗死的诊断，心电图分析有重要的参考价值∞ü的心电图监测，医生可以及时发现并处理危及生命的心律失常，但心律失常并非持续发生的心电特征，通常具有偶发性，这就意味着医生要从大量的心电图数据中找出少量的有诊断价值的心动周期．在临床诊断上，医生甚至需要从电数据中排查一位患者的疾病，即便是一位经验丰富、技术娴熟的医生也需要花费半小时，所以人工检查非常枯燥和耗时，误诊率和漏诊率也较高．如果通过人工智能的方法帮助医生在大量数据中快速寻找异常片段，医生就可以从枯燥繁重的工作中解放出来，将精力投入到更有意义的医疗工作中．心电图自动分析通过各种算法找到病变的波段，节省医生的时间，提高医生的工作效率．另外，可穿戴设备的不断发展能帮助人们随时记录自己的身体健康状况，但在心电监测方面仍有很大不足，目前没有简便可靠的设备达到应用级水平来投入市场，说明动态心电图的检测仍有许多技术问题亟待解决哺针对上述问题，本文提出一个具有窗口结构的与卷积神经网络结合的—狶Ｐ停糜诩觳庑牡缤贾械ㄎ恢茫⑹褂么翱诶┐蟮氖荽矸椒ㄓ卷积层组合双向结构的深度神经网络来分析和预测ǖ奶卣骱臀恢茫渥既仿试诓分数据集中超过了传统方法，进一步探索了波检测的深度学习应用．春喜心电图是心脏在心室除极时的电信号反应，一个典型的心电周期的心电图包含ā复合波和ǎ鳴复合波的发生时间及其特征形状是精确自动心电监测和诊断系统的基础．在心脏正常跳动夹孕穆时复合波由ā波和ㄗ槌桑窃谔囟ㄊ奔段内