心血管疾病自动分类算法与平台研究

“心血管疾病鲁棒分类算法研究与平台研制”主要关注如何利用先进的算法和平台技术，提升心血管疾病的自动诊断效率和准确性。论文探讨了多种心电信号处理方法，包括传统机器学习、深度学习以及多域特征融合策略，旨在解决心血管疾病早期诊断中的挑战。 在传统的机器学习和深度学习方法中，论文提出了两种创新算法：1) 格拉姆主成分网络（PCANet）结合格拉姆角场（GADF）的心肌梗塞识别算法。PCANet能够提取心电信号的主要特征，通过GADF转换保留信号的时间依赖性，再利用线性支持向量机进行分类，即使在无去噪的情况下也能实现高准确率的分类。2) 离散余弦残差网络（DCT ResNet）则是通过离散余弦变换获取时频域信息，利用残差网络的强特征提取能力，增强算法的泛化能力和噪声抵抗力，适用于不同病人的心肌梗塞识别。 此外，为了应对多疾病识别的挑战，论文还介绍了离散小波密集网络（DWT DenseNet）的方法。这种方法考虑了心电数据在不同域的映射，通过密集连接的网络结构捕捉多尺度、多域的信息，从而增强算法的鲁棒性，更好地识别多种心血管疾病。 整体来看，这篇毕业论文深入研究了心电信号处理的前沿技术，旨在提高心血管疾病的自动化诊断水平，减轻医生的工作压力，提升医疗服务质量。通过设计和实现这样的分类算法和平台，有望为临床实践带来更高效、更准确的诊断工具，从而改善心血管疾病患者的诊疗体验和预后。