深度残差收缩网络在心律失常分类中的应用研究

"这篇毕业论文主要探讨了基于深度残差收缩网络的心律失常分类算法。作者利用心电信号作为研究对象，针对心电信号中存在的噪声问题，如工频干扰和肌电干扰，提出了一种能够有效抗噪的神经网络模型。论文中，作者使用MIT-BIH数据集进行实验，该数据集包含了预处理的心电信号，保留了原始信号特征，以测试网络模型在未去噪条件下的分类性能。 论文的核心内容包括以下几个方面： 1. **深度残差收缩网络**：这是一种经过改良的深度学习模型，结合了残差网络（Residual Network）的特性，旨在解决深度网络中的梯度消失和爆炸问题，同时引入了收缩网络（Shrinkage Network）的概念，可能涉及到特征选择或权重压缩，以提高模型的抗噪能力。 2. **心电信号预处理**：虽然心电信号在采集时可能混杂多种噪声，但作者选择不进行额外的去噪处理，旨在让模型直接学习并适应原始信号的特征，这可能有助于模型在实际应用中处理真实世界的心电信号。 3. **实验设计与评估**：作者构建了改进的网络模型，并与其他两种网络——传统的卷积神经网络（CNN）和基本的残差网络进行了对比。通过一系列评价指标，如准确度、敏感度、F1分数、混淆矩阵、网络损失曲线和准确度曲线，来全面评估各种模型的性能。 4. **实验结果**：一维改进的残差收缩网络在未去噪数据上的表现突出，分类准确度达到了99.51%，F1分数为97.96%。这些数值表明，该网络模型在抗噪性能上优于其他模型，具有更好的稳定性和分类效果。 5. **关键词**：心电信号、心律失常、MIT-BIH数据库、残差收缩网络、注意力机制和软阈值化。这些关键词揭示了研究的主要领域和技术手段，包括使用MIT-BIH数据库进行实验，以及可能采用的注意力机制来优化模型对关键信号特征的关注，以及软阈值化技术用于特征选择或权重压缩。 这篇毕业论文通过深度残差收缩网络对心律失常的分类提供了新的视角，尤其是在处理噪声心电信号方面，显示了深度学习在医疗数据分析领域的潜力，特别是在资源紧张且数据量庞大的情况下，这样的算法可以极大地提高心电诊断的效率和准确性。"