泥环优化算法与深度学习模型用于ECG监测系统上的疾病诊断

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 人工智能在医学中的应用
• 心脏病学 心脏病学

背景情况:

• 物联网 (IoT),传感技术和可穿戴设备的普及使医疗服务转向实时监控.
• 电心电图 (ECG) 信号对于心血管疾病 (CVD) 的非侵入性诊断至关重要.
• 随着患者数量的增加和心电图模式的变化,需要自动诊断工具来准确地分类心电图信号.

研究的目的:

• 引入一种基于深度学习的ECG信号分类 (MROA-DLECGSC) 技术的新泥环优化技术.
• 开发一种计算机辅助工具,使用心电图信号准确识别心脏病.
• 为了提高ECG信号分类用于CVD检测的性能.

主要方法:

• 电脑心电图信号进行了预处理,以确保统一的格式.
• 堆叠自编码拓地图 (SAETM) 用于ECG信号分类来检测心血管疾病.
• 泥环优化 (MROA) 被用作超参数优化器来提高分类性能.

主要成果:

• 通过ECG信号分析,MROA-DLECGSC技术证明了对心脏病的有效识别.
• 在SAETM方法成功地分类了ECG信号用于CVD识别.
• 使用MROA的超参数优化导致了分类模型的整体性能提高.
• 在基准数据库上的实验结果显示,与现有的算法相比,MROA-DLECGSC的性能优越.

结论:

• 在诊断心血管疾病时,MROA-DLECGSC技术为自动ECG信号分类提供了一个有前途的方法.
• 整合MROA用于超参数调整显著提高了CVD检测深度学习模型的准确性和效率.
• 这项研究强调了先进的人工智能技术在实时医学诊断中的潜力,解决了大量患者群体和信号变异性带来的挑战.