临床心电学论文检测（动态心电图检查对评价心(3)-临床心电学杂志

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临床心电学论文检测（动态心电图检查对评价心(3)

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设置GoogleNet网络的训练参数

options = trainingOptions('sgdm',... 'MiniBatchSize',15,... 'MaxEpochs',20,... 'InitialLearnRate',1e-4,... 'ValidationData',imgsValidation,... 'ValidationFrequency',10,... 'Verbose',false,... 'ExecutionEnvironment','gpu',... 'Plots','training-progress');

开始训练

trainedGN = trainNetwork(imgsTrain,lgraph_2,options);

进行图像样本分类

[YPred,probs] = classify(trainedGN,imgsValidation); accuracy = mean(YPred==imgsValidation.Labels); display(['GoogLeNet Accuracy: ',num2str(accuracy)])

GoogLeNet Accuracy: 0.9

看一下各类别的分类指标

%"normal" 类别分类指标 RecallNormal = Matrice_confusione.NormalizedValues(5,5)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(5,:)); PrecisionNormal = Matrice_confusione.NormalizedValues(5,5)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,5)); F1Normal = harmmean([RecallNormal PrecisionNormal]); fprintf('RecallNormal = %2.3f\nPrecisionNormal = %2.3f\nF1Normal = %2.3f\n',100*RecallNormal,100*PrecisionNormal,100*F1Normal); %"AR"类别分类指标 RecallAR = Matrice_confusione.NormalizedValues(1,1)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(1,:)); PrecisionAR = Matrice_confusione.NormalizedValues(1,1)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,1)); F1AR = harmmean([RecallAR PrecisionAR]); fprintf('RecallAR = %2.3f\nPrecisionAR = %2.3f\nF1AR = %2.3f\n',100*RecallAR,100*PrecisionAR,100*F1AR); % "AS"类别分类指标 RecallAS = Matrice_confusione.NormalizedValues(2,2)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(2,:)); PrecisionAS = Matrice_confusione.NormalizedValues(2,2)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,2)); F1AS = harmmean([RecallAS PrecisionAS]); fprintf('RecallAS = %2.3f\nPrecisionAS = %2.3f\nF1AS = %2.3f\n',100*RecallAS,100*PrecisionAS,100*F1AS); %"MR"类别分类指标 RecallMR = Matrice_confusione.NormalizedValues(3,3)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(3,:)); PrecisionMR = Matrice_confusione.NormalizedValues(3,3)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,3)); F1MR = harmmean([RecallMR PrecisionMR]); fprintf('RecallMR = %2.3f\nPrecisionMR = %2.3f\nF1MR = %2.3f\n',100*RecallMR,100*PrecisionMR,100*F1MR); %"MS"类别分类指标 RecallMS = Matrice_confusione.NormalizedValues(4,4)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(4,:)); PrecisionMS = Matrice_confusione.NormalizedValues(4,4)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,4)); F1MS = harmmean([RecallMS PrecisionMS]); fprintf('RecallMS = %2.3f\nPrecisionMS = %2.3f\nF1MS = %2.3f\n',100*RecallMS,100*PrecisionMS,100*F1MS);

RecallNormal = 100.000 PrecisionNormal = 100.000 F1Normal = 100.000 RecallAR = 100.000 PrecisionAR = 75.000 F1AR = 85.714 RecallAS = 83.333 PrecisionAS = 100.000 F1AS = 90.909 RecallMR = 80.000 PrecisionMR = 100.000 F1MR = 88.889 RecallMS = 83.333 PrecisionMS = 83.333 F1MS = 83.333

由于小样本原因，准确率不是很高。重点来了，更重要的是看看如何进行改进

改进方向：信号前处理

1.可以使用合适的信号降噪方法，移不变小波去噪方法对于PCG,ECG等信号来说还是不错的

基于Cycle Spinning的移不变小波去噪 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/539089086

2.根据PCG信号的波形，可以自适应的构造更合适的小波

利用机器学习模型设计正交小波滤波器 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/537254014

为连续小波变换CWT构造新小波 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534682868

3.使用时频谱图更加集中的同步压缩变换

同步压缩变换初探 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/543569766

高阶同步压缩变换--占坑 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/544716722

在网络选取方面

GoogLeNet相对于本文样本来说太大了，同时我并不推荐迁移学习和样本生成方法，不要问我为什么

基于小波时间散射网络的ECG 信号分类 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/539001673

基于小波散射算法的空气压缩机异常噪声诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531077421

码字不易，且行且珍惜

3、现在在县医院当个医生以后有前途吗？

现在每一个学医的都想去医院上班，毕竟刚出校园，两眼一抹黑，都不知道往哪里走？

现在医院也不好进了，很多地方都饱和了，县级医院都开始招聘研究生学历了，我估计题主的可能会有这方面的问题，好的三甲不好进，只能退而求其次经县医院，但又迷茫，不知要不要去，比较只是人生参加工作的第一个选择，正常来说，去了一下医院，也很少有马上跳槽的，而人都有感情的，你在一个地方待久了，就会不想动了。别想着我现在这混一下，等后面再来跳，一等就是半辈子或者一辈子。

所以还是好好选择的。

文章来源：《临床心电学杂志》网址: http://www.lcxdxzz.cn/zonghexinwen/2022/1212/1766.html