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ECG-Heartbeat-Classification-seq2seq-model

ECG-Heartbeat-Classification-seq2seq-model

序列到序列深度学习模型实现心电图心跳分类与心律失常检测

项目利用序列到序列深度学习方法进行心电图心跳分类和心律失常检测，涵盖患者间和患者内两种情况。采用MIT-BIH心律失常数据库评估，提供预处理数据集和训练脚本。模型在分类任务中表现出色，为心脏病学研究提供新方法。代码开源，仅供学术和非商业使用。

ECG心跳分类心律失常检测深度学习序列到序列模型MIT-BIH数据库Github开源项目
GitHub论文

用于心律失常检测的患者内部和患者之间心电图心跳分类：一种序列到序列深度学习方法

论文

我们的论文可以从arxiv网站下载

  • 网络架构 替代文本

要求

  • Python 2.7
  • tensorflow/tensorflow-gpu
  • numpy
  • scipy
  • scikit-learn
  • matplotlib
  • imbalanced-learn (0.4.3)

数据集

我们使用PhysioNet MIT-BIH心律失常数据库评估了我们的模型

  • 使用此链接下载我们预处理的数据集，然后将它们放入"data"文件夹。
  • 或者您可以按照"data preprocessing_Matlab"文件夹中的readme文件说明下载MIT-BIH数据库并进行数据预处理。然后，将预处理的数据集放入"data"文件夹。

训练

  • 修改seq_seq_annot_aami.py中的args设置，用于患者内部心电图心跳分类

  • 修改seq_seq_annot_DS1DS2.py中的args设置，用于患者之间心电图心跳分类

  • 运行每个文件以复现论文中描述的模型，使用：

python seq_seq_annot_aami.py --data_dir data/s2s_mitbih_aami --epochs 500

python seq_seq_annot_DS1DS2.py --data_dir data/s2s_mitbih_aami_DS1DS2 --epochs 500

结果

替代文本

引用

如果您觉得有用，请按以下方式引用我们的论文：

@article{mousavi2018inter,
  title={Inter-and intra-patient ECG heartbeat classification for arrhythmia detection: a sequence to sequence deep learning approach},
  author={Mousavi, Sajad and Afghah, Fatemeh},
  journal={arXiv preprint arXiv:1812.07421},
  year={2018}
}

参考文献

deepschool.io

许可

仅供学术和非商业用途

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