具有窗口結構Bi-LSTM 網(wǎng)絡的心電圖QRS 波檢測方法

李一凡 ,朱 斐,2* ,凌興宏 ,劉 全

（1.蘇州大學計算機科學與技術學院，蘇州，215006；2.江蘇省計算機信息處理技術重點實驗室，蘇州大學，蘇州，215006）

根據(jù)國際衛(wèi)生組織的調(diào)查報告，心血管疾病是全球頭號死因，每年大約奪走1790 萬人的生命，而心血管疾病中每五例死亡病例就有四例死于心臟病和中風［1］.盡管大部分心血管疾病可以預防，但目前的措施不夠［2］，因此有必要對致命的心血管癥狀提供及時的警告，而心電圖（Electrocardiograph，ECG）就是監(jiān)測心率的常用方法.

心電圖是檢測心血管異常的主要依據(jù)之一，通過將電極放置在人體上一段時間來記錄心電信號.心電圖信號的分析檢測對醫(yī)生有較大的臨床診斷價值［2］.在心臟異常的診斷中，通常會使用標準的心電圖與患者的心電圖進行對比來找出心電活動中異常的部分，其中包括心室早搏、心房早搏以及房室、束支傳導阻滯等，尤其是對心肌梗死的診斷，心電圖分析有重要的參考價值［3］.通過連續(xù)的心電圖監(jiān)測，醫(yī)生可以及時發(fā)現(xiàn)并處理危及生命的心律失常［4］，但心律失常并非持續(xù)發(fā)生的心電特征，通常具有偶發(fā)性，這就意味著醫(yī)生要從大量的心電圖數(shù)據(jù)中找出少量的有診斷價值的心動周期.在臨床診斷上，醫(yī)生甚至需要從24 h 的心電數(shù)據(jù)中排查一位患者的疾病，即便是一位經(jīng)驗豐富、技術嫻熟的醫(yī)生也需要花費半小時，所以人工檢查非常枯燥和耗時，誤診率和漏診率也較高.如果通過人工智能的方法幫助醫(yī)生在……