基于多分支融合神经网络的心电图导联重构方法

摘要

设计一种新型的多分支信息融合神经网络结构,利用已知的I,Ⅱ,V2 3个导联心电信号来重构其它导联心电信号。基于卷积神经网络结构提取多个导联的特征然后进行线性相加融合,采用一种改进的双向长短期记忆网络结构来获得与时序相关的信息,从而实现心电图导联重构。使用Physikalisch Technische Bundesanstalt(PTB)数据库进行验证,导联重构方法具有0.944 4的相关系数和0.320 3的均方根误差,说明新型神经网络结构可以有效地实现心电图导联重构。