基于自适应卷积的心电图心律分类方法

针对网络轻量化后,模型复杂度降低带来的检测性能不足等问题,提出一种基于自适应卷积的心电图(ECG)心律分类方法.首先,采用轻量级的卷积神经网络模型框架构建双分支结构,主分支提取ECG的波形特征,子分支提取ECG样本与正常心律的差异信息;然后,通过自适应卷积的方法,将ECG样本与正常心律的差异信息融入到主分支中,提高模型的检测性能;最后,在公开的数据集上进行实验,F1分数、准确率、召回率分别为93.58％、95.53％和91.70％,相较于未加入ECG样本与正常心律的差异信息的网络有明显提升,验证了该方法的有效性.