【摘 要】
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心脏病是导致人类死亡的主因,多数心血管疾病发生时,常伴有心律失常现象的出现。为实现心律失常的自动判别,研究并提出一种卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和基于注意力机制(Attention)的双向门控循环单元神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit Neural Network,BiGRU)结合的心律异常判别方法。该
【机 构】
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山东理工大学(淄博)计算机科学与技术学院 山东 255049
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心脏病是导致人类死亡的主因,多数心血管疾病发生时,常伴有心律失常现象的出现。为实现心律失常的自动判别,研究并提出一种卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和基于注意力机制(Attention)的双向门控循环单元神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit Neural Network,BiGRU)结合的心律异常判别方法。该方法首先采用1维CNN自动提取心电信号特征;其次将CNN提取出的特征输入到BiGRU-Attention
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