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發(fā)視頻如何使用深度長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行心律失常檢測(cè)算法的資料說(shuō)明
2019-04-29 |
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資料介紹
針對(duì)傳統(tǒng)基于形態(tài)特征的心電檢測(cè)算法存在特征提取不準(zhǔn)確和高復(fù)雜性等問(wèn)題，提出了一種多層的長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。結(jié)合傳統(tǒng)LSTM模型在時(shí)序數(shù)據(jù)處理上的優(yōu)勢(shì)，該模型增加了反向和深度計(jì)算，避免了人工提取波形特征，提高了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。通過(guò)給定心拍序列和分類標(biāo)簽進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，然后實(shí)現(xiàn)對(duì)未知心拍的心律失常檢測(cè)。通過(guò)對(duì)MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)中的心律失常數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，模型的總體準(zhǔn)確率為98.34%。相比支持向量機(jī)（SVM） ， 該模型的準(zhǔn)確率和F1值均有提高。
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