混合时间序列心电图信号分类方法在心血管疾病诊断中的应用

"这篇论文主要探讨了基于混合时间序列图形化的心电信号分类方法在心血管疾病诊断中的应用。" 本文深入研究了如何利用心电信号（ECG）进行心血管疾病的及时和有效诊断。根据世界卫生组织的数据，心血管疾病是过去二十年全球死亡率的主要原因，其死亡人数自2000年以来增加了约200万，到2019年接近900万，占所有死因的16%。因此，发展高效的心电信号分析技术对于预防和治疗心血管疾病至关重要。 心电图监测、处理、识别和分类技术已经成为辅助诊断心血管疾病和制定治疗方案的关键工具。通过监控和处理患者的心电信号并进行分类，可以及早发现各种心血管疾病中的异常心跳。传统的时间序列分类方法包括动态时间规整（DTW）、基于特征的方法以及深度学习等。然而，这些方法存在一定的局限性，如依赖于启发式的人工特征构造和浅层特征学习架构，找到最合适的特征并不容易。 为了克服这些挑战，论文提出了基于混合时间序列图形化的分类方法。这种方法可能融合了多种时间序列表示技术，如时域分析、频域分析和时频分析，以提取更全面、更具代表性的特征。图形化表示可以直观地展示心电信号的复杂动态模式，有助于机器学习算法更好地理解数据的内在结构。此外，可能还采用了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），这些模型能够自动学习特征并适应心电信号的非线性和时序特性。 论文可能详细介绍了数据预处理步骤，包括噪声去除、基线漂移校正以及信号归一化，以提高分类性能。在特征提取部分，可能会涉及一些先进的技术，如局部特征描述符、时间-频率变换（如小波分析或短时傅立叶变换）以及自适应滤波器。最后，通过对比实验验证了所提出方法相对于传统方法的优势，可能包括更高的分类准确率、鲁棒性以及对异常检测的能力。 总体而言，这篇硕士论文对心电信号分析领域的贡献在于提供了一种新的、更有效的分类方法，这将有助于提升心血管疾病诊断的效率和准确性，进一步改善患者的生活质量和预后。通过混合时间序列图形化的创新，该研究有望推动心电生理学和医学信号处理领域的前沿发展。