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基于FFNN和1D-CNN的实时心律失常诊断系统与算法
引用本文:刘光达,周葛,董梦坤,胡新蕾,蔡靖,倪维广.基于FFNN和1D-CNN的实时心律失常诊断系统与算法[J].电子测量与仪器学报,2021,35(3):35-42.
作者姓名:刘光达  周葛  董梦坤  胡新蕾  蔡靖  倪维广
作者单位:吉林大学仪器科学与电气工程学院 长春130026;吉林大学仪器科学与电气工程学院 长春130026;吉林大学体育学院 长春130012
基金项目:吉林省科技发展项目(20190303043SF)、吉林省科技发展项目(20200404205YY)资助
摘    要:为了解决心律失常实时诊断的问题,设计并实现了实时心律失常诊断系统,并提出了一种基于前向反馈神经网络(FFNN)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的实时心律失常诊断算法。系统利用可穿戴的心电图(ECG)采集设备采集心电信号并实时无线传输到客户端软件进行心律失常诊断,然后将诊断结果自动上传至服务器。心律失常诊断算法以原始胸导联ECG并采用200 ms时间窗的片段作为输入,首先使用一个基于FFNN模型的分类器实时检测R波的位置,然后提取出每3个R波之间的心电序列并重采样为长度360点作为ECG_RRR特征,最后使用一个基于1D-CNN模型的分类器进行实时心律失常分类。利用MIT-BIH心律失常数据库中MLII导联ECG数据训练算法模型并对系统进行测试。结果表明,提出的实时心律失常诊断系统与算法具有正确率高、实时性强且易部署的特点,对于跨病人的R波位置检测查全率为98.0%,查准率为99.5%以及整体正确率为97.6%,对于5分类的心律失常检测正确率为91.5%。

关 键 词:ECG  R波检测  心律失常  MIT-BIH  实时系统

Real time arrhythmia diagnosis system and algorithm based on FFNN and 1D CNN
Liu Guangd,Zhou Ge,Dong Mengkun,Hu Xinlei,Cai Jing,Ni Weiguang.Real time arrhythmia diagnosis system and algorithm based on FFNN and 1D CNN[J].Journal of Electronic Measurement and Instrument,2021,35(3):35-42.
Authors:Liu Guangd  Zhou Ge  Dong Mengkun  Hu Xinlei  Cai Jing  Ni Weiguang
Affiliation:1.College of Instrumentation and Electrical Engineering, Jilin University, Changchun 130026, China;; 1.College of Instrumentation and Electrical Engineering, Jilin University, Changchun 130026, China;2.Physical Education College, Jilin University, Changchun 130012, China
Abstract:
Keywords:ECG  Rpeakdetection  arrhythmia  MIT BIH  real time system
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