Apr, 2024

优化特征提取的高级神经网络架构用于增强多导联心电图心律失常检测

PDF
TL;DR本研究提出一种创新的方法，利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来解决心律失常分类的复杂性。通过利用多导联心电图（ECG）数据，我们的 CNN 模型在识别左束支传导阻滞（LBBB）、右束支传导阻滞（RBBB）、房性早搏（APC）、室性早搏（PVC）和正常心跳五种不同类型的心脏跳动方面展现出有希望的结果。我们的方法有望提高心血管心律失常的诊断准确性，为临床决策提供更精确的解决方案，从而改善患者的治疗结果。
cardiovascular diseasesarrhythmiadeep learningconvolutional neural networksecg signals
发现论文，激发创造
  • 卷积循环神经网络用于心电图分类

    本文介绍了两种针对心电图记录的深度神经网络架构，并通过 Physionet / CinC Challenge 2017 提供的房颤分类数据集对它们进行了评估。我们引入了 ECG 数据的简单数据增强方案，并证明了其在房颤分类任务中的有效性。我们发现，第二种架构优于第一种，在隐藏挑战测试集上获得了 82.1％的 F1 分数。

    Oct, 2017

  • 卷积神经网络实现心电信号的心律失常医生级别检测

    使用单导联可穿戴监测器记录的心电图，开发了一种算法，可以检测出广泛类型的心律失常，其表现超过了获得认证的心脏病专家。通过 34 层的卷积神经网络，将心电图样本序列映射到节律类别序列，并将其与 6 位独立心脏病专家的性能进行比较。结果表明，该算法在感知率和阳性预测价值等方面均优于平均心脏病专家。

    Jul, 2017

  • 使用手工规则增强的神经网络识别心电图异常

    通过将临床规则引入卷积神经网络以提高自动心电图诊断性能，该论文提出了一种称为 HRNN 的手工规则增强神经网络，并在两个大型公共心电图数据集上进行了实验。

    Jun, 2022

  • 节拍对节拍：用循环神经网络分类心律失常

    利用带有注释的 12,186 个单引导 ECG 记录数据集，我们构建了一种多样化的循环神经网络 (RNNs) 集成，以区分正常窦性心律、房颤、其他类型的心律失常和信号过于嘈杂难以解释。通过注意力机制，使我们的模型具有高度可解释性，并在看不见的测试集（n = 3,658）上实现了 0.79 的平均 F1 得分，同时也达到了最先进的分类性能。

    Oct, 2017

  • 应用深度学习网络对心房心动过速的心脏电图进行分类

    本文采用深度学习方法设计了 CNN-LSTM 网络结构用于分类心房心动过速的 EGM 信号，从而提高治疗效果及减少人工标注带来的时间和误差。

    Jun, 2022

  • EKGNet：一种 10.96μW 完全模拟神经网络用于患者内心律失常分类

    我们提出了一种整合模拟计算和深度学习的方法用于心电图（ECG）心律失常分类。我们提出了 EKGNet，一种硬件高效且完全模拟的心律失常分类架构，其在低功耗下实现了高准确性。该架构利用亚阈值区操作的晶体管的能量效率，消除了模数转换器（ADC）和静态随机存取内存（SRAM）的需求。系统设计包括一种新颖的模拟顺序乘积累加（MAC）电路，可以减轻过程、供电电压和温度的变化。对 PhysioNet 的 MIT-BIH 和 PTB 诊断数据集的实验评估表明，该方法的有效性，分别实现了 95% 和 94.25% 的平均平衡准确性，用于患者内心律失常分类和心肌梗死（MI）分类。这种创新的方法为开发低功耗心律失常分类系统在生物医学应用中提供了一个有前景的途径。

    Oct, 2023

  • 使用深度神经网络进行 12 导联心电图的自动诊断

    使用超过 200 万标记心电图的数据训练的深度神经网络模型，比心脏病学住院医生在识别 12 导联心电图上准确率高，F1 分数超过 80％且特异性高于 99％，这表明基于 DNN 的 ECG 分析可推广到 12 导联心电图上，可应用于标准临床实践中。

    Apr, 2019

  • 基于增强卷积神经网络的物联网心电图信号有效分类

    本文提出了一种基于物联网技术的新型心电监测方法，使用基于 DSR 和 REL 的路由系统，并测试了基于 ANN、SVM 和 CNN 的 ECG 信号分类方法。Deep-ECG 将采用深度 CNN 来提取重要特征，并使用简单且快速的距离函数进行分类，从而高效识别心脏问题。研究结果表明，所提出的策略在分类准确性方面优于其他方法。

    Feb, 2022

  • 利用多特征融合和双向 LSTM 实现资源高效心跳分类

    利用多特征融合和双向长短期记忆（Bi-LSTM）的资源高效方法对心电图（ECG）进行心跳分类，通过采用时间间隔和曲线下面积作为特征，改善 RBBB 和 LBBB 类别的分类准确率。

    May, 2024

  • 提高 CNN 在变长 12 导联心电图分类中对噪声的鲁棒性

    本研究设计了一个卷积神经网络，应用三种防御方法来提高对变长 ECG 信号的分类任务的鲁棒性，并且测试结果表明该 CNN 分类模型在干净数据上的准确率与 CPSC2018 ECG 分类挑战的前 6 项相当，并且改进了其对于对抗和白噪声的鲁棒性

    Aug, 2020