Resumen

La arritmia es una enfermedad cardiovascular frecuente; el electrocardiograma (ECG) se utiliza ampliamente como herramienta eficaz para detectar arritmias. Sin embargo, la monitorizacin de la deteccin de arritmias en tiempo real es difcil, por lo que este estudio propone un modelo de memoria a corto plazo-residual. Los latidos individuales proporcionan caractersticas morfolgicas y combinados con segmentos adyacentes proporcionan caractersticas temporales. Nuestro modelo propuesto capta simultneamente la informacin del dominio temporal y de la seal morfolgica del ECG y fusiona los dos tipos de informacin. Al mismo tiempo, el bloque de atencin se aplica a la red para reforzar an ms la informacin til, capturar la informacin oculta en la seal de ECG y mejorar el rendimiento de clasificacin del modelo. Finalmente, nuestro modelo se entren y prob en la base de datos de arritmias MIT-BIH, y el conjunto de datos se dividi en modo intrapaciente e interpaciente. Se obtuvieron precisiones del 99,11% y el 85,65%, respectivamente, en los dos modos. Los resultados experimentales demuestran que nuestro mtodo propuesto es un mtodo de deteccin automatizado eficaz.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:arritmia; electrocardiograma; memoria a largo plazo-modelo residual; características morfológicas; características temporales; bloqueo de la atención
• Keywords:arrhythmia; electrocardiogram; long short-term memory-residual model; morphological features; temporal features; attention block