典型文献
基于改进U-Net模型的心电波形分割
文献摘要：
基于U-Net框架提出一种新的算法用于心电波形的分割.该方法将一定长度的心电信号作为输入,输出P波、QRS波和T波的分割图像,同时定位各个特征波的起始点和终止点,创新性地提出了多通道空洞卷积加上注意力机制的模型结构,并设计了一种数据增强公式用于增加数据的多样性.本研究提出的方法在LUDB上进行训练测试,在QTDB上验证算法的泛化能力.实验结果表明,所提的算法在LUDB的平均灵敏度、平均阳性预测率、平均F1分数分别为99.41％、98.90％、98.75％;在QTDB的平均灵敏度、平均阳性预测率、平均F1分数分别为98.65％、98.43％、98.23％,这说明本文算法效果更好,并具有优异的泛化性能.
文献关键词：
心电图;改进U-Net模型;算法验证;分割
中图分类号：
作者姓名：
徐柏林;蔡文杰;杨明菲;张标
作者机构：
上海理工大学健康科学与工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]徐柏林;蔡文杰;杨明菲;张标-.基于改进U-Net模型的心电波形分割)[J].中国医学物理学杂志,2022(10):1274-1279
A类：
LUDB,QTDB
B类：
Net,电波,定长,心电信号,QRS,特征波,始点,止点,多通道,空洞卷积,注意力机制,模型结构,数据增强,增加数,泛化能力,泛化性能,心电图,算法验证
AB值：
0.312754
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