基于时序心脏模型样本均衡方法的心律失常分类

心律失常自动分类作为计算机在临床上的重要应用,可以有效辅助心血管疾病的诊断,但实验中样本不均衡问题严重影响分类精度。目前用于解决样本不均衡问题的主流方法为对抗神经网络,但存在训练不稳定和模式崩溃等问题,且仅依靠数据进行学习,缺乏一定的生理意义。因此提出基于时序心脏模型的样本均衡方法生成心电数据,在2018年中国生理信号挑战赛提供的12导联数据集上进行实验,采用深度残差网络作为分类模型分别对每个导联进行训练,通过极端梯度提升算法实现导联融合。经过样本均衡后,各类F1分数均有提升,左束支阻滞(LBBB)、ST段降低(STD)、ST段抬升(STE)的改善尤其显著,分别由扩增前的0.706、0.684、0.524提升至0.832、0.809、0.618。为验证本方法的通用性,对PTB数据集进行独立测试,分类准确率达到98.64%。实验结果表明,基于时序心脏模型生成仿真数据能够有效改善实验样本不均衡现象。