基于多分辨率残差网络的心肌梗死定位识别研究
齐继1
蒋华2
张瑞卿3
沈阳3
佟彦妮3
沙宪政3
常世杰3
1.中国医科大学生物医学工程系,沈阳110122;中国医科大学附属第四医院医疗设备部,沈阳1100322.中国医科大学附属第一医院心血管内科,沈阳,1100543.中国医科大学生物医学工程系,沈阳,110122
摘要：为实现对前壁心肌梗死、下壁心肌梗死、前间壁心肌梗死和正常心电信号进行分类识别,本研究以临床数据库为实验数据来源,从中提取训练集和测试集数据用于训练和测试网络模型,对传统的神经网络进行优化,设计出一种新的网络算法:多分辨率残差网络.将多分辨率残差网络与传统的网络进行可视化对比分析,以评价模型的识别效果.多分辨率残差网络的测试集准确率为91.8％,高于经典的神经网络.本研究的算法能够辅助医生进行心肌梗死类疾病的诊断,有一定的临床意义.
关键词：心肌梗死心电图深度学习卷积神经网络残差网络
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：辽宁省自然科学基金(2018055003)辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2015563)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 387-392 )
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