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      電子發燒友網>電子資料下載>醫療電子>基于二維圖像與遷移卷積神經網絡的分類方法

      基于二維圖像與遷移卷積神經網絡的分類方法

      2021-03-19 | pdf | 1.56 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　心律失常的自動分類對心血管疾病的診斷和預防具有重要意義。傳統分類方法需要對心電信號進行人工特征提取，這對分類準確度有很大的影響。針對該問題，提出一種基于二維圖像與遷移卷積神經網絡（TCNN）的分類方法。通過對心電信號進行格拉姆角場變換將其轉換為二維圖像，在保證心電圖像完整性的同時，保留原始信號的時間依賴性。在此基礎上，結合遷移學習的思想，設計結構簡單且參數量較少的TCNN模型對心電圖像進行分類。實驗結果表明，該方法網絡訓練用時較少，并且分類總準確率達到9.982%何實現對心律失常的有效分類。

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