【摘 要】
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目的:提出一种基于多层感知器(MLP)的新型房颤识别算法。方法:首先设计一种新型自适应的R波阈值检测算法,然后以R波位置和幅度为特征,MLP为分类器进行正常/房颤心电图识别。M
【机 构】
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中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室,中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(11590770-4,31600868,11774380)
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目的:提出一种基于多层感知器(MLP)的新型房颤识别算法。方法:首先设计一种新型自适应的R波阈值检测算法,然后以R波位置和幅度为特征,MLP为分类器进行正常/房颤心电图识别。MLP的网络参数采用深层置信网络预训练算法进行初始化,最后用误差反向传播算法对MLP网络权重进行调整。结果:在单通道心电图数据集上对正常、房颤心电信号进行分类,本研究方法的灵敏度达96.00%,特异性为84.18%,平均识别率为90.09%。结论:这种基于MLP的心电识别算法准确率高、计算复杂度较低,可为房颤的智能诊断提供一种新方法。
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