摘要
心血管疾病是导致人类死亡或残疾的主要原因之一，具有发病率高、致残率高和并发症多的特点。人口老龄化和寿命延长使慢性疾病风险增加，尤其是心血管疾病。然而，我国基层医疗资源严重不足。为了满足人口和社会发展的需求，建立新型智慧医疗体系对慢性疾病至关重要。心电图作为心脏疾病的诊断主要手段，能反映心脏的病理特征。心电图还是监测和诊疗心血管疾病、老年痴呆和中风等慢性疾病的基础，具有非侵入性、经济性和便捷灵活性等特点。
心电是一种微弱、不稳定、低频的生物电信号，且在不同个体和场景下存在很大的差异性。本文主要针对心电数据使用CNN网络，DNN网络和CNN结合双向LSTM网络来分析与识别。训练前需准备MIT-BIH数据集和cpsc-2018数据集来为网络训练。
在模型训练完成后，可以得到模型的混淆矩阵和loss曲线。通过混淆矩阵可以计算出模型的准确率、灵敏度、特异度和F1值来比较网络的性能。
随着心电监护设备的轻便化和普及化，利用更多心电数据研究出一种识别种类多、识别准确率更高的心律失常辅助分类算法，具有很强的现实意义。结果表明，相对于其他网络模型，CNN结合双向LSTM网络模型的效果更好，性能更强一些。
关键词：心电图；心电异常；深度学习；双向长短时记忆网络；深度残差网络；卷积神经网络
目录
摘要1
Abstract 2
1绪论3
1.1研究意义及背景3
1.2国内外研究现状5
1.3基于深度学习的心电图分析存在的问题8
2基于深度学习的心电图识别系统原理及设计方法9
2.1心电图检测相关知识9
2.2深度学习相关知识12
2.3 CNN网络模型13
2.4 DNN网络模型17
2.5本章小结20
3基于CNN结合LSTM网络的心电图分析算法21
3.1数据库介绍及数据预处理21
3.2 CNN结合LSTM网络的心电图分析算法简述23
3.3训练及仿真部分26
3.4指标分析与算法综合分析对比27
3.5本章小结28
4总结与展望30
4.1总结30
4.2展望30
参考文献32
致谢35
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