基于SE-CNN-LSTM的心电识别算法

摘要：

随着人们心脏问题的频发与人工智能的高速发展,寻找高效、高速、精确的心电识别算法成为业界难题.针对业界各种心电识别算法存在的未能充分利用ECG特征多样性的问题,提出一种基于SE-CNN-LSTM的心电识别算法,它把SE模块嵌入到现今流行的CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的心电识别算法,从而提高了算法的性能.

关键词：心电识别算法、SE模块、CNN、LSTM

所属期刊栏目：18

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：广东省科技创新战略专项资金攀登计划专项资金项目;广东省自然科学基金;广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目;广东省普通高校自然科学类特色创新项目;校级教学质量与教学改革工程项目

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：73-75,78