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心律失常的自動分類對心血管疾病的診斷和預(yù)防具有重要意義。傳統(tǒng)分類方法需要對心電信號進(jìn)行人工特征提取，這對分類準(zhǔn)確度有很大的影響。針對該問題，提出一種基于二維圖像與遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（TCNN）的分類方法。通過對心電信號進(jìn)行格拉姆角場變換將其轉(zhuǎn)換為二維圖像，在保證心電圖像完整性的同時，保留原始信號的時間依賴性。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的思想，設(shè)計結(jié)構(gòu)簡單且參數(shù)量較少的TCNN模型對心電圖像進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明，該方法網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練用時較少，并且分類總準(zhǔn)確率達(dá)到9.982%何實現(xiàn)對心律失常的有效分類。
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