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曾超权 (曾超权.) [1] | 骆炜 (骆炜.) [2] | 王森林 (王森林.) [3] | 戴玲凤 (戴玲凤.) [4] | 陈豪 (陈豪.) [5]

Abstract:

心电图(ECG)是评估心脏健康的重要工具。随着科技的进步,越来越多的智能设备被开发用于监测心电信号。然而,由于便携性的要求,这些智能设备通常只能测量有限导联数量的心电信号,这可能会影响心脏疾病诊断的准确性。为了解决这一问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的模型。该模型融合了Transformer和U-Net结构,能够从单一导联的心电信号重建完整的12导联心电信号,从而提高便携式智能设备的诊断性能。在PTB-XL和绍兴人民医院12导联心电信号数据集上对提出的模型进行了评估,并将其与几种先进的方法进行了比较。相关代码全部上传至https://github.com/Chaoquan-123/12-lead-ECG-reconstruction。

Keyword:

Transformer U-Net 心电图 生成式对抗网络

Community:

  • [ 1 ] 福州大学先进制造学院
  • [ 2 ] 中国科学院福建物质结构研究所
  • [ 3 ] 福建省复杂动力系统智能识别与控制重点实验室

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Source :

电子技术应用

Year: 2025

Issue: 04

Volume: 51

Page: 16-22

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