使用Transformer模型应用于多通道ECG分类任务上，压缩包里有数据集（双通道ECG信号，处理后的信号每个通道长度为152，类别数为2，训练及测试样本数为100）、数据处理代码和模型代码，可以直接运行，准确率达到85%。下载者可以通过修改模型代码，使模型性能更好。 module文件夹里有Transformer模型的各子层代码

心电图分类 数据集 要求 张量流 麻木 科学的 大熊猫另外，您可以使用命令pip3 install -r requirements.txt安装依赖项程序包。 在这个项目中，python2和python3都可以（但是我们强烈建议您使用python3）。 怎么跑 将数据集放在文件夹中。 运行merge_dataset.py以创建train.mat和test.mat 。 使用以下命令运行代码。 python3 merge_dataset.py --dir YOUR_TRAINING_SET_FOLDER_NAME 如果需要帮助，请使用python3 merge_dataset.py -h 。 3.运行train.py 。 您可以在命令中为以下参数选择参数。 学习率 时代 batch_size。 k_folder：对/错。 如果要开始进行k文件夹验证的过程，请使用以下命令： python

近年来, 随着人工智能的发展, 深度学习模型已在ECG数据分析(尤其是房颤的检测)中得到广泛应用. 本文提出了一种基于多头注意力机制的算法来实现房颤的分类, 并通过PhysioNet 2017年挑战赛的公开数据集对其进行训练和验证. 该算法首先采用深度残差网络提取心电信号的局部特征, 随后采用双向长短期记忆网络在此基础上提取全局特征, 最后传入多头注意力机制层对特征进行重点提取, 通过级联的方式将多个模块相连接并发挥各自模块的作用, 整体模型的性能有了很大的提升. 实验结果表明, 本文所提出的heads-8模型可以达到精度0.861, 召回率0.862, F1得分0.861和准确率0.860, 这优于目前针对心电信号的房颤分类的最新方法.

心电图分类 该代码包含一种基于多个支持向量机（SVM）的自动分类心电图（ECG）方法的实现。 该方法依赖于随后的搏动及其形态之间的时间间隔来进行ECG表征。 使用基于小波，局部二进制模式（LBP），高阶统计量（HOS）和几个幅度值的不同描述符。 有关详细说明，请参见以下文章： : 如果您在出版物中使用此代码，请引用为： @article{MONDEJARGUERRA201941, author = {Mond{\'{e}}jar-Guerra, V and Novo, J and Rouco, J and Penedo, M G and Ortega, M}, doi = {https://doi.org/10.1016/j.bspc.2018.08.007}, issn = {1746-8094}, journal = {Biomedical Signal Processing and Control}, pages = {41--48}, title = {{Heartbeat classification fusing temporal and morphologica

使用MIT-BIH数据集进行ECG分类 此仓库是和的实现 并专注于使用MIT-BIH数据集进行培训。 如果要使用CINC或开放式心律数据进行训练，请参阅原始研究论文的作者在编码的开放源代码。 Physonet上的MIT-BIH数据集简介： ://physionet.org/physiobank/database/mitdb/ 相依性 与带有wfdb的Google colab环境，深层安装和numpy重新安装一致。 Python> = 3.6.7 keras == 2.2.5 张量流== 1.15.0 scikit学习== 0.21.3 wfdb == 2.2.1 deepdis