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一、数据集简介
论文中使用了来自三类不同心电图记录的162条数据这些数据来自三个公开的数据库
MIT-BIH 心律失常数据库 (ARR) 96条记录主要包含不同类型的心律失常样本。 MIT-BIH 正常窦性心律数据库 (NSR) 36条记录包含健康人的正常心电图信号。 Beth Israel Deaconess Medical Center 心力衰竭数据库 (CHF) 30条记录包含充血性心力衰竭患者的心电图。 所有心电图信号都来自导联II和VI并且经过统一处理将采样频率调整为128 Hz消除了偏移效应。每条心电图信号都由心脏病专家手动标注确保了数据的准确性。
再次说明 该方法的有效性通过162条心电图ECG记录进行测试这些记录分为三类心律失常ARR、充血性心力衰竭CHF和正常窦性心律NSR。这些记录来自以下公共数据库
MIT-BIH 心律失常数据库 MIT-BIH 正常窦性心律数据库 Beth Israel Deaconess Medical Center 心力衰竭数据库 数据集包含
96条心律失常记录 30条心力衰竭记录 36条正常窦性心律记录 所有心电信号均来自导联II和导联VI并且经过重新采样统一为128 Hz的采样频率以确保数据一致性并消除偏移效应。每条记录都由多位心脏病专家进行了手动分析和标注。
二、模型实现步骤
按照以下步骤进行模型实现
数据预处理 信号归一化将心电图信号标准化消除偏移效应。 特征提取 提取基于心电图ECG的特征如RR间期、P波、QRS波等。 提取基于心率变异性HRV的特征如时域和频域特征。 重新采样将所有信号重采样至128 Hz。模型结构 特征组合将心电图特征与HRV特征结合作为多类别分类模型的输入。 深度学习模型使用深度学习框架如CNN、LSTM等自动提取特征。论文中建议使用卷积神经网络CNN处理心电图信号并结合心率变异性特征进行分类。 分类模型利用一个全连接层进行多类别分类模型的输出对应ARR、CHF和NSR三类。模型训练 使用训练集对模型进行训练优化损失函数如交叉熵损失函数。 采用K折交叉验证来评估模型的性能。模型评估 使用准确率、灵敏度、特异性等评价指标评估模型性能。 对ARR、CHF和NSR三类心电图数据进行多类别分类检查模型的泛化能力。实现步骤 使用Python、TensorFlow、Keras等深度学习库实现模型。 将数据集分为训练集和测试集进行训练、评估。
参考
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10542398/ https://www.mdpi.com/1424-8220/23/3/1697
