房颤信号识别算法及其可解释性研究

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房颤信号识别算法及其可解释性研究

摘 要

Abstract

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1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 房颤自动分类国内外研究现状

1.3 本论文的章节安排

2 研究基础和关键技术介绍

2.1 心电相关知识

2.2 时频分析方法

2.3 深度神经网络概述

2.4 深度学习可解释性概述

2.5 本章小结

3 基于SS-Net的房颤识别框架

3.1 引言

3.2 算法实现

3.3 SS-Net模型优化

3.4 实验结果与分析

3.5 本章小结

4 算法可解释性分析

4.1 引言

4.2 特征图可视化

4.3 Grad-CAM方法

4.4 sum-Grad-CAM方法

4.5 实验结果

4.6 本章小结

5 总结与展望

5.1 研究总结

5.2 研究展望

参考文献

个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果

致 谢