基于并行架构和时空注意力机制的心电分类方法

彭向东,潘从成,柯泽浚,朱华强,周肖

Classification method for electrocardiograph signals based on parallel architecture model and spatial-temporal attention mechanism

Xiang-dong PENG,Cong-cheng PAN,Ze-jun KE,Hua-qiang ZHU,Xiao ZHOU

表 3 并行架构模型的参数

Tab.3 Parameters of parallel architecture model

类型 网络层 激活函数 卷积核数 神经元数 步长 输入 输入层 — — 340×1 — 输入 1D Conv + BN Relu 32 7×1 1 大尺度 最大池化层 — — 3×1 2 大尺度 GCA Block×4 — — — — 大尺度 1D Conv + BN Relu 32 5×1 1 小尺度 最大池化层 — — 2×1 2 小尺度 GCA Block×3 — — — — 小尺度 Bi-LSTM+BN Tanh — 170×1 — Bi-LSTM GTSA Block — — — — Bi-LSTM GAP — — — — 特征融合 Concate — — — — 特征融合 全连接层 Relu — 256×1 — 特征融合 Dropout — — — — 输出 全连接层 Relu — 128×1 — 输出 Addition — — — — 输出 全连接层 Softmax — 5×1 —