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找到 作者 包含"熊鹏" 2条结果
  • 基于递归最小二乘法的回声状态网络算法用于心电信号降噪

    远程医疗的复杂环境中,心电信号极易被噪声淹没,从而影响心血管疾病的智能诊断。基于此,本文提出了一种基于递归最小二乘法的回声状态网络心电信号降噪算法。该算法通过递归最小二乘法对该网络进行训练,可自动学习得到含噪心电数据中非线性的且具有区分度的深层次特征,并利用这些特征自动分离心电信号与噪声。实验中,采用信噪比和均方根误差为指标,将本文方法与基于子带自适应阈值的小波变换法和 S 变换法进行比较。实验结果表明,本方法降噪精度更优,同时信号的低频成分也得到了很好的保持。本文方法可做到消除心电信号中的复杂噪声并完整保留心电信号的形态,为心电图的特征检测和心血管疾病的智能诊断奠定了基础。

    发表时间:2018-08-23 05:06 导出 下载 收藏 扫码
  • 基于密集连接卷积神经网络的下壁心肌梗死检测

    下壁心肌梗死是一种病死率高的急性缺血性心脏病,易诱发恶性心律失常、心率衰竭、心源性休克等危及生命的并发症。因而,开展对下壁心肌梗死准确高效的早期诊断研究具有重要的临床价值。心电图是早期诊断下壁心肌梗死最敏感的手段。本文提出了一种基于密集连接卷积神经网络的下壁心肌梗死检测方法。该方法将Ⅱ、Ⅲ和 aVF 导联的原始心电信号串接数据作为模型的输入,利用卷积层的尺度不变性提取心电信号中具有鲁棒性的特征,并通过不同层间密集连接的方式加强了心电信号特征的传递,使得网络能够自动学习心电信号中鲁棒性强且辨识度高的有效特征,从而实现下壁心肌梗死的准确检测。本文还采用德国国家计量学研究所诊断公共心电数据库进行验证,本文模型的准确率、敏感性和特异性分别达到了 99.95%、100% 和 99.90%。在含有噪声的情况下,模型的准确率、敏感性和特异性也均超过 99%。基于本文研究结果,期望今后可在临床环境中引入本文方法,以帮助医生快速诊断下壁心肌梗死。

    发表时间:2020-02-18 09:26 导出 下载 收藏 扫码
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