《表5 自动检测心律失常分类结果性能比较》

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《基于卷积长短时记忆网络的心律失常分类方法》

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将所提出的C-LSTM模型与先前ECG心律失常分类工作的性能进行对比，具体见表5。由于这些工作具有不同数量的测试集和心律失常类型，因此直接比较是不公平的。然而，本文提出的C-LSTM模型与其他先前的工作相比成功实现心电信号的自动分类。并且，本文模型同时具有卷积神经网络和长短时记忆网络的混合系统实现数据的循环连接和密集连接。使用卷积操作有效提取心电信号特征，压缩信号大小，从而降低模型训练时间成本并获得较高的分类准确率。