论文笔记:Automated Detection of Arrhythmias Using Different Intervals of Tachycardia ECG Segments with C

news/2024/10/21 17:31:29/

Automated Detection of Arrhythmias Using Different Intervals of Tachycardia ECG Segments with Convolutional Neural Network
主要是用cnn来识别不同种类的心律失常

名词解释
atrial fibrillation:心房颤动(简称房颤)是最常见的持续性心律失常。随着年龄增长房颤的发生率不断增加,75岁以上人群可达10%。房颤时心房激动的频率达300~600次/分,心跳频率往往快而且不规则,有时候可达100~160次/分,不仅比正常人心跳快得多,而且绝对不整齐,心房失去有效的收缩功能。房颤患病率还与冠心病、高血压病和心力衰竭等疾病有密切关系。
atrial flutter:心房扑动可以认为是在房性心动过速与心房颤动之间的中间型。当心房异位起搏点频率达到250~350次/分钟且呈规则时,引起心房快而协调的收缩称为心房扑动。患者可出现低血压、头晕、心悸、心绞痛,甚至心源性休克。
ventricularfibrillation:心室纤维性颤动(VF,简称室颤)是由于许多相互交叉的折返电活动波引起,其心电图表现为混乱的记录曲线在细胞水平,电活动可能还是存在的,但从心脏整体效应来看并无机械收缩,因而无有效心排量。

使用数据集: MIT-BIH two seconds and five seconds’ durations without QRS detection

方法:使用11层CNN类来识别四类心率–正常(NSR)、房颤a-fib、心房扑动afl、室颤v-fib
在这里插入图片描述
预处理后使用cnn
在这里插入图片描述


http://www.ppmy.cn/news/763225.html

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