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摘要
基准点检测是心电图(electrocardiogram, ECG)诊断分析的基础.但是, ECG具有波形变异性,且经常受到各种伪迹和噪声的干扰,使得基准点检测精度受限.针对该问题,本文首先构建概率图模型分析各频带ECG成分与基准点检测任务之间的推断关系,然后在此概率图模型的启发下提出了一种多频段多任务编解码网络.该网络先分别对不同频段的ECG成分进行一维卷积变换提取特征,然后通过时域卷积模组学习各频段特征的注意力掩码以抵御噪声,最后利用多分支关联结构,实现多个ECG基准点的联合检测.在MIT-BIH QT和LUDB数据集上的五重交叉验证实验结果表明:所提方法能够有效地提高ECG基准点的检测精度,达到了当前最优的水平.
- 出版日期2023
- 单位广东工业大学
