名称:基于深度学习的ECG心电信号分类 类别:深度学习、医学信号处理、心电图分析 用途:该项目旨在对人体的心电信号进行分类,以判断被测试者心跳是否正常或患有哪种类型的心脏疾病。通过比较卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等不同深度学习模型的性能,最终实现对心电数据的有效分类。 项目特点 多种深
ECGData是一个结构数组,包含两个字段:Data 和 Labels。数据是一个 162×65536的矩阵,其中每一行是以128Hz采样的ECG信号。每个ECG时间序列 的总持续时间为512秒。标签是一个 162×1 的标签元胞数组,每行1个数据。 3个诊断类别分别是:“ARR”(心律失常)、“CHF”(充血性心力衰竭)和“NSR”(正常窦性心律)。
基于自监督对比学习的ECG信号分类问题研究 一、引言 随着健康科技的进步和心血管疾病研究的深入,心电图(ECG)监测与分析逐渐成为诊断与预防心血管疾病的重要手段。然而,ECG信号具有复杂性高和易受噪声干扰的特点,其自动分类与分析是一项挑战性极大的任务。自监督对比学习作为近年来的一个重要研究领域,能够从无标签或...
1|0心电信号的噪声 EGG信号具有微弱、低幅值、低频、随杋性的特点,很容易被噪声干扰,而噪声可能来自生物体内,如呼吸、肌肉颤抖,也可能因为接触不良而引起体外干扰。是ECG信号主要的三种噪声为工频干扰、肌电干扰和基线漂移3,也是在滤波过程中急需被抑制去除的噪声干扰。 工频干扰:是由采集心电信号的设备周身的供电环境...
train_mat = glob.glob('./train/*.mat') train_mat.sort() train_mat = [sio.loadmat(x)['ecgdata'].reshape(1, 12, 5000) for x in train_mat] test_mat = glob.glob('./val/*.mat') test_mat.sort() test_mat = [sio.loadmat(x)['ecgdata'].reshape(1, 12, 5000) for x in ...
在上一篇文章中,我们已经对心电信号进行了预处理,将含有噪声的信号变得平滑,以便分类。本篇文章我们将正式开始利用深度学习对心电信号进行分类识别。 1|0卷积神经网络 不论是传统机器学习,还是深度学习,分类的依据都是不同类别的数据中包含的不同特征。要进行分类识别就需要对数据的特征进行提取,但是二者的提取方式并...
本文基于小波时间散射网络(WTSN)和长短期记忆网络 (LSTM)实现ECG信号分类。 ⛄ 部分代码 clear close all clc load(fullfile(pwd, "ECGData.mat")) Fs = 128; unique(ECGData.Labels) M = size(ECGData.Data, 1); idxsel = randperm(M, 4);...
断中的ECG压缩和分类。 1方法 1.1ECG信号的滤波和分割 本文中所使用的ECG信号取自MIT-BIH数据库:NSR信号、 APC信号和PVC信号取自“MIT-BIHarrhythmiadatabase”, 其采样频率是360Hz;VT信号和VF信号取自“MIT-BIH VentricularArrhythmiadatabase”,其采样频率是250Hz;SVT ...
load(fullfile(pwd, "ECGData.mat")) Fs = 128; 这些信号分为三类: unique(ECGData.Labels) 其中ARR是指心律异常(心律失常)的信号,CHF是指充血性心力衰竭,NSR是指心律正常(正常窦性心律) ⛄ 运行结果 ⛄ 参考文献 [1]李雪. 基于LSTM的心律失常分类研究[D]. 兰州大学. [2]孔康, 李德盈, 孙中圣. ...