融合多尺度时序特征的心电信号质量评估新方法

摘要： 在长期监测心电图（ECG）的过程中不可避免地会混杂各类噪声，影响医生对患者数据的读取和判断，因此在分析和诊断前对ECG信号质量进行评估至关重要。针对目前已有的ECG信号质量评估方法对12导联多尺度相关性关注不足的问题，本文提出一种集成卷积神经网络（CNN）和压缩与激励残差网络（SE-ResNet）的ECG信号质量评估方法。该方法不仅能提取ECG信号时间序列的局部及全局特征，而且... （共8页）