【摘 要】
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心肌梗死(MI)是最常见的心血管疾病之一,严重威胁国民的生命安全。目前,12导联心电图(ECG)已广泛应用于心肌梗死识别任务中,但是现有的很多研究忽略了多导联之间的结构关系。为了充分挖掘多导联ECG信号蕴含的内在信息,提高心肌梗死识别的准确性,本文提出一种基于多分支加权特征的神经网络模型。该模型通过搭建两层神经网络,获取12导联整体特征并挖掘内在关联信息,以达到精准识别心肌梗死的目的。本文在PTB数据集上对模型进行了实验论证,并与其它5种方法进行了比较。结果表明,多分支加权特征神经网络在心肌梗死识别方面具
【基金项目】
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烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地资助项目(2020XJDN002),烟台市重点研发计划(2019YT06000332)。
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心肌梗死(MI)是最常见的心血管疾病之一,严重威胁国民的生命安全。目前,12导联心电图(ECG)已广泛应用于心肌梗死识别任务中,但是现有的很多研究忽略了多导联之间的结构关系。为了充分挖掘多导联ECG信号蕴含的内在信息,提高心肌梗死识别的准确性,本文提出一种基于多分支加权特征的神经网络模型。该模型通过搭建两层神经网络,获取12导联整体特征并挖掘内在关联信息,以达到精准识别心肌梗死的目的。本文在PTB数据集上对模型进行了实验论证,并与其它5种方法进行了比较。结果表明,多分支加权特征神经网络在心肌梗死识别方面具
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