基于深度学习的12导联心电图分类方法研究及应用

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目录

第一章 绪论

1.1本课题研究背景及研究意义

1.2相关研究现状

1.2.1基于传统医学特征的心电图分类研究现状

1.2.2基于深度学习的心电图分类研究现状

1.2.3基于多标签分类研究现状

1.3主要研究内容及组织结构

第二章 心电信号介绍和深度学习理论

2.1引言

2.2心电信号的介绍

2.2.1心电信号的产生及其生理意义

2.2.2心电波形的介绍

2.3数据集介绍

2.4.1深度神经网络

2.4.2卷积神经网络

2.4.3深度残差神经网络

2.4.4长短时记忆网络

2.4.5 Transformer与自注意力机制

2.4.6评价指标

2.5本章小结

第三章 基于CNN-BiLSTM的12导联多标签心电图分类

3.1引言

3.2基于CNN-BiLSTM神经网络模型

3.2.1多尺度特征融合

3.2.2双向长短时记忆网络

3.3 QRS波群检测与心拍分割

3.4.1实验设计

3.4.2结果分析

3.5本章小结

第四章 基于残差注意力网络的多标签心电图分类

4.1引言

4.2 12导联心电图信号预处理

4.3基于残差注意力的网络模型设计

4.4.1实验设计

4.4.2结果与分析

4.5数据不均衡的损失函数验证

4.5.1二元交叉熵损失函数

4.5.2焦点损失函数

4.5.3非对称损失函数

4.5.4对比实验结果

4.6本章小结

第五章 血液透析心电智能监护系统初步应用

5.1引言

5.2功能需求分析

5.3非功能性需求分析

5.4系统总体设计

5.5模块详细设计

5.5.1心电信号分类模块

5.5.2用户登陆验证模块

5.5.3决策控制模块

5.6系统测试

5.6.1测试用例

5.6.2功能测试

5.7本章小结

第六章 总结与展望

研究总结

未来研究展望

参考文献

攻读学位期间取得与学位论文相关的成果

致谢

网址：基于深度学习的12导联心电图分类方法研究及应用 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/923373

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