【摘 要】
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探索高效、快速、精准的心电信号识别分类算法是心电诊断的难点。基于心电片段的识别分类更贴合临床应用。基于此,文中将改进的深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)用于数据扩充,将优化的一维U-Net++用于心律不齐的片段信号识别。连续截取MIT-BIH数据库中1200个采样点的心电片段作为实验数据集,以每条片段记录中心拍标签次数出现最多的类型作为整段记录的标签。再将优化的一维U-Net++作为DCGAN结构的生成器
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学生物信息学院
【基金项目】
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重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN201800622)。
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探索高效、快速、精准的心电信号识别分类算法是心电诊断的难点。基于心电片段的识别分类更贴合临床应用。基于此,文中将改进的深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)用于数据扩充,将优化的一维U-Net++用于心律不齐的片段信号识别。连续截取MIT-BIH数据库中1200个采样点的心电片段作为实验数据集,以每条片段记录中心拍标签次数出现最多的类型作为整段记录的标签。再将优化的一维U-Net++作为DCGAN结构的生成器
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