基于单心搏活动特征与BiLSTM-Attention模型的心律失常检测
【摘要】 为了更准确地检测心律失常，提出基于单心搏活动特征与BiLSTM-Attention模型的心律失常检测方法。采用MIT-BIH心律失常数据库对算法进行验证，用双正交小波变换去除噪声干扰;通过二进样条小波变换的模极大极小值对检测R波峰值位置，并提取QRS波群数据及RR间期;使用BiLSTM-Attention分类模型进行心搏识别。实验结果表明，N、S、V和F类心搏的灵敏度分别为99.76%、94.74%、97.53%、83.93%，阳性预测值分别为99.76%、94.03%、97.53%、87.04%，F1综合指标达到了99.40%，证明了该算法的有效性。
