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| 迁移学习方法在精准识别室性异位QRS波群中的应用 |
| 傅国华 储慧民 孙汉泽 王彬浩 卓伟东 丰明俊 高昉 戚莹波 |
| 宁波大学附属第一医院心律失常诊疗中心 |
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摘要 目的探索迁移学习方法在精准识别室性异位QRS波群中的应用。方法回顾性提取2007年3月至2019年9月在宁波大学附属第一医院心律失常诊疗中心行射频导管消融术的545例特发性室性心律失常（VAs）患者，构成研究数据库（NingboDB）。采用小波散射网络特征提取算法从NingboDB中获取模型输入特征，使用美国麻省理工学院心律失常研究数据库（MIT-BIHDB）对深度学习模型进行训练，利用NingboDB验证该深度学习模型作为迁移学习方法。采用ROC曲线相关指标AUC、灵敏度、特异度、F1评分和准确度评估深度学习模型预测的效能。结果共提取心电图片段19695段，其中室性心律下QRS波群片段11988段（60.87%）、室性心律片段7471段（37.93%）、室上性期前收缩伴差异性传导片段236段（1.20%）。利用MIT-BIHDB建立深度学习模型，识别室性心律QRS波群的AUC、灵敏度、特异度、F1评分和准确度分别为0.997、0.996、1.000、0.997、0.996。采用NingboDB验证该模型识别室性心律QRS波群的AUC、灵敏度、特异度、F1评分和准确度分别为0.996、0.993、0.998、0.995、0.997。结论小波散射网络特征提取算法与残差网络深度学习模型结合的迁移学习方法能识别室性异位QRS波群。
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| 基金资助:浙江省基础公益研究计划项目（LGJ20H020001） |
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