1D_U-net算法在ECG信号自动分类硬件实现中的研究

"该资源是一篇关于基于1D_U-net算法的心电信号自动分类硬件实现的华中科技大学硕士毕业论文。研究重点在于利用深度学习的卷积神经网络（CNN）技术，尤其是1D_U-net模型，对心电信号进行高效且准确的分类，以减轻医疗工作者的压力，并适用于实时监测患者心脏状况的可穿戴设备。" 本文首先深入探讨了心血管疾病作为全球头号健康杀手的现状，由于其高隐蔽性，临床医学中主要依靠心电图（ECG）来检测和诊断心脏疾病中的心律失常。自动心电信号分类能够有效地辅助医生工作，同时在可穿戴设备中实现这一功能，可以帮助患者实时监控心脏状态。 近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）逐渐取代传统分类方法，成为心电信号自动分类的主流技术。在资源有限的可穿戴设备上，选择具有高分类精度的网络模型及神经网络算法的硬件优化设计是实施的关键。 针对这一挑战，论文提出了一种包含22个卷积层的1D_U-net全卷积神经网络模型。此模型的独特之处在于它结合了高层的全局特征和低层的局部特征，这有助于提高网络的分类准确性。1D_U-net能够处理输入样本点为1024的心电信号，进行端到端的像素级分类，这意味着它可以精细地分析每一个信号点，从而提高诊断的精确度。 论文进一步可能涉及的内容包括：模型的训练策略，如批量归一化、损失函数的选择以及优化器的运用；硬件实现层面，可能会讨论如何在资源受限的嵌入式系统中优化1D_U-net模型，包括模型量化、裁剪和硬件加速技术；以及实验部分，可能会展示模型在不同数据集上的性能对比，评估其在实际应用中的效果，比如与其它CNN模型的比较，以及在真实可穿戴设备上的运行效率。 这篇论文为心电信号的自动分类提供了一个创新的解决方案，结合了深度学习的先进理论和硬件实现的实用策略，有望推动医疗领域的心脏健康监测技术发展。