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Un método de diagnóstico inteligente para enfermedades cardiovasculares basado en el modelo CNN-CBAM-GRU

  • 0Shengli Clinical Medical College of Fujian Medical University, Fujian Medical University, Fuzhou, Fujian, China.
Plos One +

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2 de septiembre de 2025

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2 de septiembre de 2025

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Resumen

Este resumen es generado por máquina.

Este estudio introduce un nuevo modelo CNN-CBAM-GRU para la clasificación precisa del electrocardiograma (ECG), mejorando el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares (ECV). El modelo demuestra un alto rendimiento en conjuntos de datos públicos, ofreciendo una solución eficiente para el monitoreo automatizado de la salud.

Área De La Ciencia

  • Ingeniería biomédica
  • La inteligencia artificial en la medicina
  • Cardiología

Sus Antecedentes

  • El diagnóstico precoz de las enfermedades cardiovasculares (ECV) es fundamental para los resultados de los pacientes.
  • La clasificación de la señal del electrocardiograma (ECG) es un desafío debido a las características complejas de la señal.
  • El diagnóstico automático de ECV requiere métodos de análisis de ECG sólidos y eficientes.

Objetivo Del Estudio

  • Desarrollar y evaluar un nuevo modelo de aprendizaje profundo para la clasificación mejorada de la señal ECG.
  • Mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico automatizado de enfermedades cardiovasculares utilizando datos de ECG.
  • Proporcionar una evaluación exhaustiva del rendimiento del modelo propuesto en los conjuntos de datos públicos de ECG.

Principales Métodos

  • Propuso un modelo híbrido de aprendizaje profundo que integra las redes neuronales convolucionales (CNN), el módulo de atención de bloque convolucional (CBAM) y las unidades recurrentes con puerta (GRU).
  • Se evaluó el modelo CNN-CBAM-GRU en dos conjuntos de datos de ECG de referencia: MIT-BIH y PTB-XL.
  • Se realizó una evaluación exhaustiva del rendimiento utilizando precisión, recuerdo, sensibilidad y puntuación F1 para la clasificación en cinco clases.

Principales Resultados

  • El modelo CNN-CBAM-GRU propuesto logró un alto rendimiento de clasificación en ambos conjuntos de datos.
  • Logró un 98.17% de precisión y un 98.91% de puntuación F1 en el conjunto de datos MIT-BIH.
  • Se logró una precisión del 99,21% y una puntuación de F1 del 99,47% en el conjunto de datos PTB-XL, con 2,45 millones de parámetros.

Conclusiones

  • El modelo CNN-CBAM-GRU ofrece una solución práctica y robusta para la clasificación inteligente del ECG.
  • El modelo demuestra un fuerte equilibrio entre el rendimiento predictivo y la eficiencia computacional.
  • Este enfoque facilita el diagnóstico automatizado de enfermedades cardiovasculares a través del análisis avanzado de ECG.

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