【摘 要】
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心血管疾病是世界上最主要的死亡病因,在心血管疾病发病初期,常伴有心律失常,因此进行安全有效的心律失常检测对于预防和诊断心血管疾病有重大意义。心律失常发生时,心电图上会出现明显的节律异常或者形态异常,又因心电图安全、无创、便捷等特点,临床上常用心电图进行检测。实际生活中,心电信号的长度往往是不固定的,并且一段心电信号会存在一种或一种以上的疾病。本文将针对标准12导联心电信号,对心电信号的降噪、QRS
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心血管疾病是世界上最主要的死亡病因,在心血管疾病发病初期,常伴有心律失常,因此进行安全有效的心律失常检测对于预防和诊断心血管疾病有重大意义。心律失常发生时,心电图上会出现明显的节律异常或者形态异常,又因心电图安全、无创、便捷等特点,临床上常用心电图进行检测。实际生活中,心电信号的长度往往是不固定的,并且一段心电信号会存在一种或一种以上的疾病。本文将针对标准12导联心电信号,对心电信号的降噪、QRS波群检测和心律失常分类这三大问题展开研究,并根据心电数据中存在的信号长度不相同和类别为多标签这两个问题设计了相应的解决方案,最终的目的是设计一套完整的心律失常分类算法,实现对包括正常心电信号在内的9种类别的分类。本文使用的数据来自2018年中国生理信号挑战赛数据库。本文的工作主要有以下几个方面。（1）在心电信号的降噪和QRS波群检测阶段,本文设计了 ECG-PSPNet,该网络能够应用于任意导联心电信号的降噪和QRS波群检测。在降噪阶段,ECG-PSPNet能同时去除基线漂移、电极位移和肌电干扰三种噪声,还有效地保留了原始心电信号的形态和特征波形的细节部分。最后对比了软阈值小波变换与FCN两种降噪方法,无论是从SNR和RMSE两种评价指标中,还是从降噪效果图的直观感受上,都可以表明ECG-PSPNet的降噪效果较佳。在QRS波群检测阶段,QRS波群起止点的检测效果接近于人工标注,并且在存在疾病且形态各异的心电信号中,QRS波群的检测效果仍表现良好,鲁棒性较强。QRS波群检测的主要目的是方便特征的提取。（2）本文提出了三种心律失常分类模型,它们分别是基于人工特征的LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）分类模型、基于 MSA-ECG-CNN 的分类模型以及基于融合特征的LightGBM分类模型,所有模型均采用五折交叉验证的F1-score作为评价指标。在基于人工特征的LightGBM分类模型中,本文基于QRS波群提取相应的人工特征,在人工特征上保持维度相同,最后以人工特征作为模型的输入,训练9个LightGBM二分类器,平均F1-score达到了 0.770,与其他机器学习算法相比,LightGBM算法在各个类别的F1-score和平均F1-score都达到了较高的分数。在基于MSA-ECG-CNN的分类模型中,以卷积神经网络为主的深层模型可以自主挖掘出许多丰富的信息。本文设计了基于多尺度特征融合模块的标准12导联心电信号的心律失常分类网络,并将其命名为MSA-ECG-CNN。该网络能接受不同长度心电信号的输入,并能直接实现心律失常的多标签9分类,平均F1-score达到了 0.826。实验表明,它在各个类别的分类中都有较高的F1分数,整体性能优于基于人工特征的LightGBM分类模型。在基于融合特征的LightGBM分类模型中,将人工特征与MSA-ECG-CNN模型的预测结果组合起来作为LightGBM的输入,以MSA-ECG-CNN模型的预测值指导分类器,又以人工特征作为辅助,平均F1-score达到了 0.833,超过了本文提出的其他两种分类模型,该模型可扩展性强,后续还可提取其他更重要的人工特征加入其中,能更进一步提升分类器的性能。（3）将本文提出的三种分类模型与其他文献的方法进行了对比,本文提出的基于MSA-ECG-CNN分类模型的平均F1-score超过其他文献0.4%-2.7%,提出的基于融合特征的LightGBM分类模型又进一步提升了分类结果。本文在心电信号降噪、QRS波群检测和心律失常自动诊断三个方面的研究均取得不错结果,在心律失常分类中,五折交叉验证的平均F1分数达到了 0.833,具有良好的临床应用潜力。
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