基于心房活动特征和卷积神经网络的房颤检测

发布时间：2021-04-12 22:16

  近年来,随着社会的发展和人口老龄化现象的日益凸显,心血管疾病的发病率在全球范围内呈明显增长趋势,与此同时房颤的发病率也在逐年增长。不仅如此,因房颤引发的并发症如:脑梗塞、高血压等,对人类的生命健康产生了严重的危害。因此,开发房颤检测系统并及早地预防和发现房颤,对改善患者的医疗质量和经济负担等具有重要的临床和现实社会意义。房颤检测虽然受到学者的广泛关注,但是无论是数据特征提取还是检测分类都存在不足之处。基于此,本文提出了一种基于心房活动特征和卷积神经网络的房颤检测算法,主要研究工作如下:(1)提取心房活动的底层特征。本文首先将每个心拍转化为多个心电信号片段,并对其进行白化处理,去除数据间的冗余信息;然后选取一部分白化数据构造稀疏字典,根据此字典求解稀疏系数;最后,由于存在多个心电片段而使得每个心电信号得到的稀疏特征维度过高,因此为了避免出现过拟合并能够获得理想的检测结果,本文对其进行池化处理,从而获得心房活动的底层特征。(2)选用卷积神经网络进行房颤检测。卷积神经网络是一种高效特征学习与自动分类相结合的深层网络,因此本文将已经学习到的底层特征输入到卷积神经网络中再次进行特征学习;根据输入数据的特点不断调整网络的各个参数使之达到最优;最后将学习到的特征进行组合分类,进而达到房颤检测的目的。采用MIT-BIH房颤数据库进行实验来评价本算法检测房颤的可行性,并且与各类算法的检测结果进行对比,实验结果表明本文算法具有良好的检测性能。
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R541.75;TP183

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 戴康;王晓琼;;神经网络在药动学评价中的应用[J];医药导报;2007年09期

2 蔡云;;收敛非线性神经网络的稳定性[J];国外医学.生物医学工程分册;1991年01期

3 王继成,吕维雪;基于神经网络的心电数据压缩[J];生物医学工程学杂志;1993年03期

4 段新昱,林家瑞;神经网络在心电信号分析处理中的应用[J];国外医学.生物医学工程分册;1993年01期

5 Miller A S ,张永红;神经网络在医学信号处理方面的应用[J];国外医学.生物医学工程分册;1993年04期

6 王继成;吕维雪;;基于符号神经网络的心脏疾病自动诊断[J];北京生物医学工程;1993年03期

7 刘子皇;;胞神经与类胞神经网络的动力学范围的准确估计[J];中山大学研究生学刊(自然科学版);1995年03期

8 邹睿,欧阳楷,刘悦;神经网络中的微心理学——兼论人工神经网络框架[J];山东生物医学工程;1998年01期

9 邹凌云;王正志;黄教民;;基于位置特异性谱和输入加权神经网络的蛋白质亚细胞定位预测(英文)[J];遗传学报;2007年12期

10 成刚;吴小玲;夏杰;张炯;肖富男;崔燕南;周荃;刘永康;李珊;;基于神经网络的环孢素血药浓度预测[J];中国生物医学工程学报;2009年06期

相关博士学位论文 前10条

1 杨旭华;神经网络及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2004年

2 李素芳;基于神经网络的无线通信算法研究[D];山东大学;2015年

3 石艳超;忆阻神经网络的混沌性及几类时滞神经网络的同步研究[D];电子科技大学;2014年

4 王新迎;基于随机映射神经网络的多元时间序列预测方法研究[D];大连理工大学;2015年

5 付爱民;极速学习机的训练残差、稳定性及泛化能力研究[D];中国农业大学;2015年

6 李辉;基于粒计算的神经网络及集成方法研究[D];中国矿业大学;2015年

7 王卫苹;复杂网络几类同步控制策略研究及稳定性分析[D];北京邮电大学;2015年

8 张海军;基于云计算的神经网络并行实现及其学习方法研究[D];华南理工大学;2015年

9 李艳晴;风速时间序列预测算法研究[D];北京科技大学;2016年

10 陈辉;多维超精密定位系统建模与控制关键技术研究[D];东南大学;2015年

相硕士学位论文 前10条

1 章颖;混合不确定性模块化神经网络与高校效益预测的研究[D];华南理工大学;2015年

2 贾文静;基于改进型神经网络的风力发电系统预测及控制研究[D];燕山大学;2015年

3 李慧芳;基于忆阻器的涡卷混沌系统及其电路仿真[D];西南大学;2015年

4 陈彦至;神经网络降维算法研究与应用[D];华南理工大学;2015年

5 董哲康;基于忆阻器的组合电路及神经网络研究[D];西南大学;2015年

6 武创举;基于神经网络的遥感图像分类研究[D];昆明理工大学;2015年

7 李志杰;基于神经网络的上证指数预测研究[D];华南理工大学;2015年

8 陈少吉;基于神经网络血压预测研究与系统实现[D];华南理工大学;2015年

9 张韬;几类时滞神经网络稳定性分析[D];渤海大学;2015年

10 邵雪莹;几类时滞不确定神经网络的稳定性分析[D];渤海大学;2015年

本文编号：1971993