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基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法
引用本文:徐文畅,何文明,游斌权,郭宇,洪凯程,陈雨行,许素玲,陈晓禾.基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法[J].电子与信息学报,2022,43(9):2561-2568.
作者姓名:徐文畅  何文明  游斌权  郭宇  洪凯程  陈雨行  许素玲  陈晓禾
作者单位:中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 苏州 215163;宁波大学医学院附属医院 宁波 315211;上海交通大学医学院附属苏州九龙医院 苏州 215021
摘    要:急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72%,精度达到99.53%,灵敏度达到100.00%,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1%,该项研究具有非常重要的临床应用价值.

关 键 词:心电图  人工智能  双向长短期记忆神经网络  形态特征  心肌梗死

Acute Inferior Myocardial Infarction Detection Algorithm Based on BiLSTM Network of Morphological Feature Extraction
XU Wenchang,HE Wenming,YOU Binquan,GUO Yu,HONG Kaicheng,CHEN Yuhang,XU Suling,CHEN Xiaohe.Acute Inferior Myocardial Infarction Detection Algorithm Based on BiLSTM Network of Morphological Feature Extraction[J].Journal of Electronics & Information Technology,2022,43(9):2561-2568.
Authors:XU Wenchang  HE Wenming  YOU Binquan  GUO Yu  HONG Kaicheng  CHEN Yuhang  XU Suling  CHEN Xiaohe
Abstract:
Keywords:
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