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基于双模态信号集成深度学习的冠心病检测研究

发布时间:2024-03-06 01:19
  冠心病是由冠状动脉粥样硬化引起的一种心血管系统疾病。在冠心病发展到不可遏制的阶段之前,通过方便有效且无创无损的技术手段实现精准检测,便于疾病早期干预和防治,是当前智能医学领域面临的重大挑战。心电和心音信号蕴含与心脏健康状态相关的丰富信息,基于这两种信号的分析方法为冠心病早期无创无损检测提供了可能,因而受到研究者的广泛关注。但现有基于人工智能的研究仅对单模态信号进行分析,未能利用双模态信号之间的互补关系。此外,现有研究仅使用传统特征或深度学习特征,很少有研究将多类型特征结合使用。本文使用临床同步采集的冠心病心电和心音数据,研究了单模态心电和心音信号在冠心病检测中的效果,在此基础上,基于双模态信号联合分析提出了集成深度学习方法,旨在探索双模态信号多类型特征联合使用在冠心病早期无创无损检测中的应用价值。本文的主要工作和创新点如下:(1)基于单模态心电和心音信号,对传统方法和深度学习分类效果进行了系统比较,针对现有冠心病检测研究中仅使用传统方法或深度学习的现状,提出了特征融合架构,从信号中挖掘更多与冠心病相关的信息。基于传统方法提出了集成学习模型,以提取的多域心电特征为输入,深度学习模型以心电...

【文章页数】:130 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

图1.1?2018年我国城市和农村居民主要疾病死亡率??

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图1.2冠心病病理机制??因此,在冠心病发展到晚期之前进行健康筛查至关重要,有必要研究低成本??

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山东大学博士学位论文??斑块的稳定程度及其临床表现取决于细胞组成。对于稳定的斑块,纤维包裹层较??厚,中心由大量的平滑肌细胞组成。相反,不稳定斑块具有较薄的纤维包裹层,??核心由富含脂肪的巨噬细胞组成。随着时间的推移,不稳定斑块可能会凝固和破??裂。斑块破裂激活血液中的循环血小板....


图1.3论文整体研究方案??根据以上内容,本文进行如下章节安排:??

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图2.2心电信号特征点提取??19??

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本文编号:3920331

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