心衰智能诊断与分级：深度学习驱动的心电信号融合模型

本篇毕业论文聚焦于"基于多特征融合的心衰分级模型研究"，针对心血管疾病日益严峻的社会问题，特别是在老年人群中心力衰竭的高发情况，研究者利用深度学习算法和心电信号数据来开发计算机辅助诊断系统，以提高心衰诊断的效率和准确性。 首先，论文构建了一个基于单导联心电信号的心衰智能诊断模型。心电信号的形态特征，如各种波形，反映了心脏功能的状态，而时序特征则包含心动周期内的节律信息，对诊断至关重要。作者设计了一种融合形态特征和时序特征的方法，通过自动提取并整合这些特征，模型不仅能够区分心衰患者与正常人，还具备冠心病和心肌梗塞的识别能力，实现预警。经过噪声处理后的信号，模型在测试集上的性能表现优异，平均阳性预测值、灵敏度、特异性以及整体准确率均达到较高水平，这有助于医生做出更精确的诊断决策。 进一步，论文扩展到了多导联心电信号的应用，提出了心衰智能分级模型。由于心衰进程的渐进性，不同阶段需要不同的治疗策略。通过多尺度残差网络，模型能自动提取多导联信号的多尺度特征，筛选并分类，从而根据纽约心脏协会的分级指南将心衰信号分为四个等级。研究还探讨了信号长度和不同导联对分级结果的影响，结果显示使用5秒的多导联信号可以获得稳定且良好的预测指标。 整个研究不仅关注心衰的早期诊断，还注重提升分级的精确性，为临床实践提供了有力支持。通过模型的可解释性分析，研究人员能够理解模型决策背后的依据，增强了模型的可信度和实用性。这一系列工作有望在医疗领域推动人工智能在心力衰竭诊断和管理中的广泛应用，提高医疗服务的质量和效率。