Abstract: Y. Guan, Y. An, F. Guo, J. Wang (2023)

Arrhythmia is a common cardiovascular disease that can cause sudden cardiac death. The electrocardiogram (ECG) signal is often used to diagnose the state of the heart. However, most existing ECG diagnostic methods only use information from a single perspective, ignoring the extraction of fusion information. In this paper, we propose a novel Multi-Perspective feature Fusion Network (MPFNet) for ECG arrhythmia classification. In this model, two independent feature extraction modules are first deployed to learn one-dimensional and two-dimensional ECG features from the original one-dimensional ECG signals and its corresponding recurrence plots. At the same time, an interactive feature extraction module based on bidirectional encoder-decoder is designed to further capture the interrelationships between one-dimensional and two-dimensional perspectives, and combine them with independent features from two different perspectives to enhance the completeness and accuracy of the final representation by utilizing the correlation and complementarity between perspectives. We evaluate our method on a large public ECG dataset and the experimental results demonstrate that MPFNet outperforms the state-of-the-art approaches.

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MPFNet: ECG Arrhythmias Classification Based on Multi-perspective Feature Fusion