《表1 训练集和测试集的5折划分》

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《融合CNN和BiLSTM的心律失常心拍分类模型》

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同一个体心电数据包含的心拍具有很高的相似度，如果按照心拍随机划分训练集或者测试集，会造成训练集和测试集样本相互包含，产生模型过拟合，因此采用基于recording的5折交叉检验方法[11，13]，数据分组如表1所示，其中100、101等数字表示MITDB数据库中记录的名称。在MITDB的心拍标记中，包含10多种心拍类型，相比于其他类型，正常（N）、房性早搏（A）、室性早搏（V）数量较多，并且覆盖病人样本较多，而其他类型的心拍包含病人样本过少，容易出现偶然性结果。因此本研究将心拍分为N、A、V和O（未分类心拍）进行分类训练（见表1）。