该篇硕士学位论文主要探讨了基于特征融合与深度神经网络的心电图分类方法的研究。论文首先介绍了研究的背景和意义,指出随着心血管疾病对人类健康的威胁日益严重,准确的心电图分类技术对于早期诊断和治疗具有重要意义。作者关注了当前心电图预处理和特征提取领域的研究现状,强调了这些步骤在提高分类精度中的关键作用。 论文深入探讨了心电图基础知识,包括心电信号的产生机制、正常心电图的介绍以及常见的噪声类型和心律失常分析。作者详细解释了深度神经网络的基本理论,包括深度神经网络的概念、发展历史,特别提到了卷积神经网络(CNN)作为核心工具,因其在图像识别领域的成功应用被引入到心电图分类中。 章节三至五分别介绍了三种不同的心电图分类方法:深度卷积神经网络(DCNN-RAdam)、结合卷积神经网络(CNN)与双向长短时记忆网络(BiLSTM)的方法,以及多输入特征融合的策略。每种方法都涵盖了数据集的选择与预处理、模型架构设计、实验结果分析和对比,以便评估不同模型的性能。 论文的核心部分着重于特征融合技术,如残差网络的改进和多输入特征的整合,旨在优化模型的性能,提高对不同心电图模式的识别能力。通过实验结果的展示和分析,论文验证了这些方法的有效性,并对它们在实际医疗应用中的潜力进行了讨论。 总结与展望部分,作者回顾了研究的主要贡献,展望了未来可能的研究方向,包括更深层次的特征学习、集成更多元数据的可能性以及在大规模心电图数据库上的进一步应用。此外,论文还列出了作者在攻读学位期间的科研成果,如发表的学术论文、申请的专利以及所获得的奖项,展现了其在该领域扎实的学术积累和实践经验。 这篇论文深入研究了心电图分析的关键技术,特别是如何利用深度神经网络进行高效的心电图分类,为心脏病的早期检测和预防提供了创新的解决方案。
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