基于空洞卷积神经网络的心律失常分类算法

本文提出了一种基于卷积网络的心电信号分类算法,设计了空洞卷积池化金字塔模块,通过不同尺寸的空洞卷积提取信息,再将各通道的信息聚合,在增强网络的特征提取能力的同时可以降低参数量。本文聚焦于窦性心律、房性早搏、心动过速以及心动过缓4种分类,使用的心电图数据集来自医院的实测数据,数据集包含75000名不同检测者的心电记录。经过测试,本文提出的模型在该数据集上取得了0.89的F1值,另外在CinC2017数据集上也达到了0.87的F1值。实验结果表明该分类算法具有优秀的特征提取和分类能力,在心电信号的实时分类中具备应用前景。