多导联生理信号的深度学习方法列举

多导联生理信号的深度学习方法主要用于处理和分析来自多个电极的心电图（ECG）、脑电图（EEG）或其他生物电信号。这些方法通常结合了神经网络技术，特别是深度神经网络（DNN），如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆（LSTM）等，来提取信号特征、分类诊断或预测疾病。以下是几种常见的深度学习策略：

1. **时间序列分析**：
- CNN+RNN：通过卷积层捕捉空间（导联）和时间域的局部模式，再通过RNN（如LSTM）处理序列信息，用于心律失常识别等任务。

2. **多通道融合**：
- 深度集成网络：将单通道的特征映射整合到一个共享的高维空间，然后进行联合决策。

3. **注意力机制**：
- 自注意力模型（Attention Mechanisms）：帮助模型关注信号的重要部分，提高对异常信号的敏感性。

4. **递归结构**：
- Graph Neural Networks (GNNs) 或 Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks (ST-GCN): 将电极看作节点，构建信号的时空图谱，捕捉导联间的依赖关系。

5. **Transformer架构**：
- 用于生理信号的Transformer变体：可以并行处理所有导联，适用于长序列数据。

6. **端到端学习**：
- 直接从原始信号输入到输出，无需手动设计特征工程，如使用1D或2D CNN结合时间步长跳跃连接。

应用这些方法时，关键步骤包括预处理（如滤波、标准化）、数据增强、模型训练和验证，以及性能评估指标的选择（如精度、召回率、F1分数等）。