基于稀疏连接残差网络的心脏传导阻滞精确定位的自动识别

摘要

目的 实现对右束支阻滞、左束支阻滞和正常心电信号进行自动分类.方法 以MTI-BIH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,基于卷积神经网络提出核心算法:稀疏连接残差网络.将稀疏连接残差网络与已有的经典网络模型进行对比,以评估模型的识别效果.结果 稀疏连接残差网络的测试集准确率为95.2％,识别结果优于经典网络模型.结论 该文提出的算法能够辅助医生进行心脏传导阻滞类疾病的诊断,有一定的临床应用价值.