本网讯  近日，安徽建筑大学电子与信息工程学院2020级研究生刘青山(第一作者)、2020级研究生张雨晴、2021级学生董小宇，在电子与信息工程学院高翠云老师(通讯作者)和赵阳老师的指导下，与瑞典皇家理工学院鲁中海教授及海军军医大学第一附属医院黄松群主任医师\博士合作，在SCI期刊《Computers in Biology and Medicine》(影响因子IF:7.7，JCR 1区、中科院 数学与计算生物学 1区) 上在线正式发表以“Health warning based on 3R ECG Sample's combined features and LSTM”为题的论文，安徽建筑大学为第一完成单位。

本文基于团队自主研制的可穿戴便携式心电Holter（命名PHIA）采集心电数据，形成自制心电数据集ECG-H。针对定长样本采集及单域特征表征心电信号的缺陷，首次提出一种基于3R样本提取多域特征并使用LSTM分类的方法--TSH-L。该方法在MIT-BIH和自制心电数据集ECG-H上分别取得97.83%和95.23%的识别率。实验结果表明：文中提出的方法具有良好的心电分类效果和可迁移性。此外，文中还提出一种基于异常心电占比和心率变异率的健康预警模型，该模型为基于心电异常的人体健康预警研究提供了一种有效的方法。

本研究工作受安徽省教育厅自然科学重大项目(KJ2019ZD56)、安徽省2018年度自然科学基金(1808085MF192)、国家留学基金委员会访问学者(CSC NO. 201908340023)等项目资助。论文撰写过程中曾在校内外征集志愿者近百名（年龄跨度6-83岁），在此对所有志愿者表示衷心的感谢！此外，特别感谢上海外国语学院的郝景洁老师在论文润色过程中提供的帮助！

期刊介绍：

《Computers in Biology and Medicine》是国际上交流计算机在生物科学和医学领域中应用的革命性进展的媒介。该杂志鼓励学者针对这些领域的各个方面的计算机快速扩展应用的重要研究、指导、创新与信息等进行交流

  论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0010482523005474