【摘 要】
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目的:心电检测是诊断心血管疾病的重要手段,对突发性异常心电进行检测并预警,能够有效降低死亡率。深度学习已广泛应用于心电检测,但现有的监督学习分类方法需要大量的、不同类型的临床心电数据集作为训练样本,然而临床心电数据集存在数据不平衡,发生的新型疾病不属于原始数据集等问题,导致无法有效地建立分类模型。因此,与监督学习分类任务相比,采用异常检测方法来分析心电信号更为合适。针对这一问题,我们提出两种基于对
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目的:心电检测是诊断心血管疾病的重要手段,对突发性异常心电进行检测并预警,能够有效降低死亡率。深度学习已广泛应用于心电检测,但现有的监督学习分类方法需要大量的、不同类型的临床心电数据集作为训练样本,然而临床心电数据集存在数据不平衡,发生的新型疾病不属于原始数据集等问题,导致无法有效地建立分类模型。因此,与监督学习分类任务相比,采用异常检测方法来分析心电信号更为合适。针对这一问题,我们提出两种基于对抗自编码器的异常心电检测模型,使其更适用于异常心电检测。方法:本研究在对抗自编码器框架的基础上,进一步结合时域卷积网络设计TAAE模型,根据重构误差和鉴别分数结合的异常评分标准设计TAAE-RD模型。我们提出的两种模型均由重构模块和异常检测模块组成,并且使用时域卷积网络提取正常心电数据的特征。两种模型仅根据正常数据建模。心电数据被映射到潜在特征空间,然后重构回心电。TAAE模型可以让隐藏层向量的分布匹配先验分布。TAAE-RD模型中鉴别器和自编码器进行对抗训练,提高自编码器的生成能力,使重构数据更加真实,并使用基于重构误差和鉴别分数的异常分数来评价异常心电。结果:我们使用MIT-BIH心律失常数据库以及中国医科大学附属第一医院心电数据库CMUH的数据对TAAE、TAAE-RD模型进行训练和测试,并在两个数据集上与13种异常检测模型进行对比,两个模型取得了优越的检测性能。TAAE、TAAERD在MIT-BIH心律失常数据库中准确率为0.9670、0.9673,精确率为0.9848、0.9854,召回率为0.9485、0.9486,F1-score为0.9664、0.9666,AUC为0.9670、0.9672。在CMUH数据库中准确率为0.9357、0.9358,精确率为0.9814、0.9816,召回率为0.8879、0.8882,F1-score为0.9323、0.9325,AUC为0.9357、0.9358。结论:基于MIT-BIH、CMUH数据集的实验结果表明,本研究提出的基于对抗自编码器和时域卷积网络结合的模型能够高效地检测出异常心电信号,并优于Autoencoder、Ano GAN等其他流行的异常检测方法,具有在家庭监护中应用的前景。
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