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基于马尔可夫转移场与改进MobileNetV2的心律失常分类方法
编辑人员丨2023/12/30
心律失常自动分类对心血管疾病的预防尤为重要,本研究提出一种基于马尔可夫转移场(MTF)和改进MobileNetV2网络的心律失常图像分类方法.首先将原始心电(ECG)信号进行预处理和数据增强,并通过MTF将处理后的ECG片段转变为具有时间关联性的二维图像.其次在MobileNetV2网络的模块中融入高效通道注意力.将正常心拍、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞和起搏心拍4种类型的ECG信号通过改进MobileNetV2网络进行分类.结果表明改进MobileNetV2模型复杂度仅略高于原始MobileNetV2,在心律失常分类准确率上,比原始MobileNetV2网络提高0.89%,达到99.71%,实现了对4种不同类型的ECG信号的有效分类.
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编辑人员丨2023/12/30
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