基于U-NET网络的心律失常信号识别算法研究
来源：计算机测量与控制杂志2020年第6期北京时间：
作者：刘波,嵇启春
单位：西安建筑科技大学
摘要：在心电信号心律失常自动识别系统中，针对心电信号形态复杂导致特征提取困难、自动分类模型准确度低、现实应用性差的问题，设计了一种基于U-NET全卷积神经网络的心电信号语义分割的识别分类方法。该方法通过全卷积神经网络的编码运算规则，将心电信号切片数据作为输入，标签地图作为输出，可划分出信号片段中的心拍位置与类别。仿真结果表明：该方法在正常窦性搏动、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、房性早搏和室性早搏五分类问题中取得较高准确率，实现了对心律失常信号的有效识别。
关键词：心律失常;信号识别;U-NET;语义分割
