TY -的A2 Sinha G R盟——姚明,Jinliang AU - Li Runchuan盟——沈,山东省盟——张Wenzhi盟——彭,燕盟——陈,帮派AU - Wang Zongmin PY - 2021 DA - 2021/12/13 TI -结合节奏心跳之间的信息和BiLSTM-Treg算法智能击败心律失常分类SP - 8642576六世- 2021 AB -心律失常是心血管疾病,严重影响人类的健康。心律失常的识别和诊断是一种有效的方法预防心脏病。摘要BiLSTM-Treg算法相结合的节奏信息提出了实现自动分类的心律失常。首先,使用离散小波变换降噪的心电图信号,基于我们心跳进行分割和保存时间心跳之间的关系。然后,不同的心跳段长度和BiLSTM网络模型是用来进行多种实验选择最佳心跳区段长度。最后,树正则化方法用于优化BiLSTM网络模型来提高分类精度。和神经网络模型的可解释性分析通过分析模拟决策树生成树中的正则化方法。这种方法将心跳划分为五类(nonectopic (N),室上异位(S)、心室异位(V),融合心跳(F),和未知的心跳(Q)和验证MIT-BIH心律失常数据库。结果表明,算法的总体分类精度为99.32%。与其他分类方法相比,心跳,BiLSTM-Treg网络模型本文算法不仅提高了分类准确性和获得更高的灵敏度和阳性预测值还具有更高的可解释性。 SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2021/8642576 DO - 10.1155/2021/8642576 JF - Journal of Healthcare Engineering PB - Hindawi KW - ER -