电子学报 ›› 2023, Vol. 51 ›› Issue (3): 701-711.DOI: 10.12263/DZXB.20211181

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基于混合时频域特征的卷积神经网络心律失常分类方法的研究

吕杭1, 蒋明峰1, 李杨1, 张鞠成2(), 王志康2()   

  1. 1.浙江理工大学计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310018
    2.浙江大学医学院附属第二医院,浙江 杭州 310009
  • 收稿日期:2021-08-30 修回日期:2022-07-09 出版日期:2023-03-25
    • 通讯作者:
    • 蒋明峰
    • 作者简介:
    • 吕 杭 男, 1997年8月出生于湖北省黄冈市,现为浙江理工大学研究生. 研究领域方向为医学影像处理.
      蒋明峰(通讯作者) 男, 1977年5月生于江西丰城,现为浙江理工大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师,主要研究方向为计算机医学图像处理、生物医学信号处理.
      李 杨 男,1986年05月出生于辽宁抚顺,现为浙江理工大学计算机科学与技术学院讲师、硕士生导师,主要研究方向为计算机医学图像处理、计算机视觉. E-mail: dr.yangli@outlook.com
      张鞠成 男,1989年10月出生,山东潍坊人,工程师,主要研究方向为MRI关键技术和心脏电生理研究. E-mail: jucheng@zju.edu.cn
      张鞠成 男,1989年10月出生,山东潍坊人,工程师,主要研究方向为MRI关键技术和心脏电生理研究. E-mail: jucheng@zju.edu.cn
      王志康 男,1970年5月出生,浙江杭州人,研究员,现为浙江大学校医院副院长,主要研究方向为生物医学信号处理. E-mail: 2192009@zju.edu.cn
      王志康 男,1970年5月出生,浙江杭州人,研究员,现为浙江大学校医院副院长,主要研究方向为生物医学信号处理. E-mail: 2192009@zju.edu.cn
    • 基金资助:
    • 浙江省科技厅重点研发项目(2020C03060);国家自然科学基金(62101497);浙江省自然科学基金-数理医学学会联合基金重点项目(LSZ19F010001)

Research on Arrhythmia Classification by Using Convolutional Neural Network with Mixed Time-Frequency Domain Features

LÜ Hang1, JIANG Ming-feng1, LI Yang1, ZHANG Ju-cheng2(), WANG Zhi-kang2()   

  1. 1.School of Computer Science and Technology,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou,Zhejiang 310018,China
    2.The Second Affiliated Hospital,School of Medicine Zhejiang University,Hangzhou,Zhejiang 310009,China
  • Received:2021-08-30 Revised:2022-07-09 Online:2023-03-25 Published:2023-04-20
    • Corresponding author:
    • JIANG Ming-feng
    • Supported by:
    • Key Research and Development Program of Zhejiang Province(2020C03060);National Natural Science Foundation of China(62101497);Joint Fund of Zhejiang Provincial Natural Science Foundation(LSZ19F010001)

摘要:

心律失常是常见的心血管疾病之一,目前很多方法通过计算机辅助系统对心电图进行分析以识别心律失常,但由于大多数心律失常数据样本较少,计算机辅助系统识别心律失常效果不佳.本文提出了一种基于混合时频域分析特征提取的卷积神经网络方法,该方法提取心电图的RR间期时域特征、希尔伯特-黄变换提取的频域特征和连续小波变换提取的时频域联合特征,经过特征融合后输入卷积神经网络训练分类模型,并采用Focal Loss作为网路的损失函数,实现对心律失常的分类.本文使用MIT-BIH(Massachusetts Institute of Technology-Boston's Beth Israel Hospital)心律失常数据库验证本文提出方法对4类心电数据分类的结果,实验结果表明,与现有的分类算法相比,本文所提出的混合时频域特征方法能有效提升心律失常分类的准确性.

关键词: 时频域分析, 连续小波变换, 希尔伯特-黄变换, 心律失常分类, Focal Loss, 卷积神经网络

Abstract:

Arrhythmia is one of cardiovascular diseases, and many methods are used to analyze electrocardiogram by computer-aided system to identify arrhythmia. However, most of the data samples of arrhythmia are small, and the computer-aided system is not effective in identifying arrhythmia. In this paper, a mixed time-frequency domain feature extraction method is proposed for arrhythmia classification by using convolution neural network method. The fused features consist of the time domain characteristics from the RR interval, frequency domain characteristics from hilbert-huang transform, and joint time-frequency domain features extracted from continuous wavelet transform. Then the fused features are used as an input to the convolution neural network for training classification model, and the focal loss is used as the loss function of the training model, so as to realize the arrhythmias classification. In addition, the MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology-Boston's Beth Israel Hospital) arrhythmia database is used to verify the performances of the proposed method for arrhythmias classification of four types of ECG (Electrocardiograph) data. Experimental results show that compared with the existing classification algorithms, the proposed method improves the F1 of class obviously.

Key words: time-frequency domain analysis, continuous wavelet transform, hilbert-huang transform, arrhythmia classification, focal loss, convolutional neural network

中图分类号: