用于心律失常识别的LSTM和CNN并行组合模型

心脏病是导致人类死亡的首要原因,而大部分心血管疾病往往伴随着心律失常出现.为实现对不同类型心电图信号的自动分析、识别异常心律,研究并提出了一种基于深度学习的心拍分类算法.考虑到心电图自身的特性,使用长短时记忆网络来捕捉心电序列数据的前后依赖关系,结合卷积神经网络提取局部相关特征,自动识别5种不同类型的心拍.基于LSTM和CNN的深度学习方法将经过预处理的心电信号后直接作为网络的输入,将心电分类的特征提取、分类两个步骤融合为单个学习器.针对类别数据不平衡问题,通过对少数类样本滑窗采样获得更多训练数据.使用MIT-BIH数据集验证模型的有效性,最终在测试集2万多个心拍记录中分类结果准确率达到99.11%,特异性为99.44%,灵敏度为97.27%,此外滑窗采样操作对少数类样本的灵敏度有明显改善.实验结果表明,相比传统的SVM和随机森林等方法,基于LSTM和CNN的并行组合模型不需要人工提取复杂特征,且达到了更好的分类性能,适合用于可穿戴式心电设备和远程监护领域.