应用目标检测网络自动检测ECG信号所含噪声

作者：崔焘; 周亚同^*; 张若男; 王浩; 李书华

来源：中国医学物理学杂志, 2020, 37(08): 1053-1061.

• 心电信号
• 噪声检测
• YOLOv3
• 目标检测网络

现阶段的心电(ECG)信号去噪网络多通过滤波器滤除噪声,但是通常噪声滤除不彻底,从而造成ECG信号失真。基于此,本研究将目标检测网络用于ECG信号中的噪声检测,首先从MIT-BIT心律不齐数据库中筛选无噪声ECG记录,加入两种来自于MIT-BIH噪声压力测试数据库中的真实噪声,生成4个不同信噪比的含噪信号并构成训练及测试数据集。然后针对ECG信号的特殊性,对YOLOv3网络结构进行修改,设计YOLO-ECG目标检测网络,使用迁移学习策略训练目标检测网络。实验结果表明,本研究提出的网络在ECG信号中噪声检测时的F1值达0.955 8,具有良好的检测效果。

• 单位
  河北工业大学; 中国科学院计算技术研究所; 电子信息工程学院