基于深度学习的心电信号疾病检测：ECG-TD-MLP与ECG-Derived-CNN方法的研究

本文主要探讨了基于机器学习的心电信号在慢性疾病检测中的应用，特别是针对睡眠呼吸暂停和心律失常这两种常见的心脏健康问题。随着经济的发展和生活节奏加快，慢性疾病的防控成为公共卫生的重要课题，而传统的检测手段在效率和准确性上存在挑战。 首先，针对睡眠呼吸暂停的检测，作者提出了ECG-TD-MLP方法，这是基于时间依赖性多层感知器（MLP）的一种创新策略。传统方法往往忽视了心电信号之间的时间关联，而ECG-TD-MLP通过滑动窗口法构建时间特征，捕捉了相邻信号之间的时序关系。研究者通过合理设置MLP的隐藏层节点数，利用Kolmogorov叠加定理来平衡网络性能与复杂性，避免了过少或过多节点带来的问题。此外，作者还采用了Adam优化算法调整学习率，提高了模型的稳定性和收敛速度。在Apnea-ECG数据库上的实验验证表明，这种方法能够实现较高的每段睡眠呼吸暂停检测正确率，达87.3%。 其次，为了减少人工特征提取的繁琐和可能的局限性，文章进一步引入了卷积神经网络（CNN）技术，提出了ECG-Derived-CNN。这一端到端的方法允许深度学习直接从心电信号中自动提取特征，极大地提高了检测效率和准确性。通过分析睡眠呼吸暂停的生理机制，作者选择使用心电信号的派生信号而非原始信号，从而降低了过拟合的风险，使得方法更具普适性和实用性。 这篇毕业论文深入研究了基于机器学习的心电信号处理技术在睡眠呼吸暂停和心律失常检测中的应用，通过结合时间依赖性多层感知器和卷积神经网络，优化了特征提取和模型训练，为智能医疗系统的构建提供了新的思路，有助于提高慢性疾病的早期识别和管理，对于改善公众健康有着重要意义。