基于希尔伯特黄变换和深度卷积神经网络的房颤检测

摘要：

房颤是一种常见的心律失常,其发病率会随着年龄增长而升高.因此,从心电(ECG)信号中尽早识别出房颤,有助于降低中风风险和心源性死亡率.为有效提高其检测准确率,该文提出一种基于希尔伯特黄变换(HHT)和深度卷积神经网络的房颤检测方法.1维的时域心电信号通过希尔伯特黄变换,转换为时频域信号,旨在通过时频分析,丰富原始信号的特征.进而,采用DenseNet深度卷积神经网络来处理精细的时频图,并在迭代过程中选出最佳检测模型.该方法获得的最佳检测模型在麻省理工学院-贝斯以色列医院(MIT-BIH)和2017年生理信号竞赛(2017 PhysioNet Challenge)的房颤数据集上分别取得了99.11％和97.25％的检测准确率.此外,该文将希尔伯特黄变换与其他时频分析方法以及稠密网络(DenseNet)与其他卷积神经网络进行了对比.相比于其他检测方法,实验结果表明希尔伯特黄变换和深度卷积神经网络(DCNN)为房颤检测提供了更加准确的识别方式.

关键词：心电信号;房颤;希尔伯特黄变换;深度卷积神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：R540.4+1;TN911.7(心脏、血管（循环系）疾病)

资助基金：国家自然科学基金;中国矿业大学中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：99-106