使用多尺度递归图和视觉转换器的心律失常分类

摘要：

心电(ECG)信号反映心脏电生理活动状态,其准确分类对于心脏疾病的自动诊断非常重要,为此,提出一种使用多尺度递归图和视觉转换器的心律失常自动分类方法.首先使用小波变换将心电信号分解为低频分量和若干个高频分量,并采用递归图方法将其分别变换为二维纹理图像;然后针对样本不平衡问题,采用多分类Focal loss替代交叉熵损失函数,对视觉转换器模型进行改进;最后基于心电信号的多尺度递归图表示,使用改进的视觉转换器进行心律失常分类.采用MIT-BIH心律失常数据库中的数据进行实验,所提出的心律失常分类方法的平均准确率为97.38％.实验结果表明,提出的方法能有效识别心律失常类型,且其性能明显优于传统的心律失常自动分类方法.

关键词：心律失常、多尺度、递归图、视觉转换器、多分类Focal loss

所属期刊栏目：43

分类号：TP391;TH701(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：149-157