基于改进U-Net模型的心电波形分割

作者：徐柏林; 蔡文杰^*; 杨明菲; 张标

来源：中国医学物理学杂志, 2022, 39(10): 1274-1279.

• 心电图
• 改进U-Net模型
• 算法验证
• 分割

基于U-Net框架提出一种新的算法用于心电波形的分割。该方法将一定长度的心电信号作为输入，输出P波、QRS波和T波的分割图像，同时定位各个特征波的起始点和终止点，创新性地提出了多通道空洞卷积加上注意力机制的模型结构，并设计了一种数据增强公式用于增加数据的多样性。本研究提出的方法在LUDB上进行训练测试，在QTDB上验证算法的泛化能力。实验结果表明，所提的算法在LUDB的平均灵敏度、平均阳性预测率、平均F1分数分别为99.41%、98.90%、98.75%；在QTDB的平均灵敏度、平均阳性预测率、平均F1分数分别为98.65%、98.43%、98.23%，这说明本文算法效果更好，并具有优异的泛化性能。

• 单位
  上海理工大学