摘要：本文提出了一种基于卷积网络的心电信号分类算法,设计了空洞卷积池化金字塔模块,通过不同尺寸的空洞卷积提取信息,再将各通道的信息聚合,在增强网络的特征提取能力的同时可以降低参数量。本文聚焦于窦性心律、房性早搏、心动过速以及心动过缓4种分类,使用的心电图数据集来自医院的实测数据,数据集包含75000名不同检测者的心电记录。经过测试,本文提出的模型在该数据集上取得了0.89的F1值,另外在CinC2017数据集上也达到了0.87的F1值。实验结果表明该分类算法具有优秀的特征提取和分类能力,在心电信号的实时分类中具备应用前景。

摘要：为提高便携式心电监护设备的信号采集功能、改善单导联信号采集造成的疾病诊断不全现象,该研究通过采用STM32L433CBT6微处理器控制前端模拟芯片ADS1293采集三导联心电信号,并根据用户需求选择ZigBee、WIFI或NB-IOT三种方式进行心电信号的无线传输,利用低功耗器件、优化软件程序、设置低功耗模式等方式降低系统功耗,设计出一款具有体积小(6.5 cm×4 cm×2 cm)、功耗低(WIFI:122 mW、ZigBee:43 mW、NB-IOT:34 mW)、便携等优点的新型心电信号采集系统,从而实现长时间稳定的心电信号检测。