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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进的LSTM增强心电图ECG分类的方法，属于生物医学信号处理领域。该方法包括以下步骤：S1：通过连续小波变换将心电信号从时域转换到频域，获取信号的时频特征；S2：构建包含四个卷积块的改进LSTM模块，每个块包括多个卷积层和批量归一化层，通过残差连接提高网络性能；S3：使用改进的LSTM层替换传统卷积层以减少计算和存储开销，提高分类效率；S4：将所有心电信号映射成八维向量，每一维代表一种心电信号的概率；S5：将处理后的向量与提取的特征结合，用于训练基于LSTM的分类模型。本方法采用MIT‑BIH心律失常数据库验证，实现了高准确性的心电信号分类。此外，还利用多分支变压器进行特征加权和融合，进一步增强了分类性能。该方法在心电图分析和临床应用中具有重要的实用价值。
主权项：1.一种基于改进的LSTM增强心电图ECG分类的方法，其特征在于，所述方法包括：通过连续小波变换将ECG信号从时域转换到频域，以获取信号的时频特征；构建包含四个卷积块的改进LSTM模块，每个卷积块包括多个卷积层和批量归一化层，通过残差连接提高网络性能；在实际ECG分类任务中，使用改进的LSTM层代替标准卷积层，以减少计算和存储开销，提高分类性能；使用训练集对改进的LSTM模型进行训练，其中共有8种心电信号；通过训练好的CNN模型，将所有的心电信号映射成8维向量，生成长度为8位的向量，每一位表示属于某一种心电信号的概率；将心电信号经过改进的LSTM模型后获得的N维向量与提取的特征结合，作为输入，基于LSTM建立分类模型；利用所建立的分类模型进行心电信号识别分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于改进的LSTM增强心电图（ECG）分类方法
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