深度学习在医学信号识别中的应用：残差网络与乳腺癌病理图像分析

"这篇毕业论文主要探讨了基于残差网络(ResNet)的医学信号识别方法，涵盖了心电图(EEG)信号和乳腺癌病理学图像的处理和分析。作者详细介绍了深度学习中的神经网络理论，包括浅层神经网络和深层神经网络，并特别关注了卷积神经网络(CNN)、空洞卷积以及模型评估的K折交叉验证和相关评价指标。论文分为几个部分，分别对数据处理、网络模型构建、改进的ResNet在心电信号识别上的应用，以及基于多分辨率残差卷积网络(MRDCN)的乳腺癌病理图像分类进行了深入研究。实验结果对比和分析展示了所提出方法的有效性，并对未来的研究方向进行了展望。" 这篇论文首先介绍了研究的背景和意义，特别是在生物医学信号处理领域的应用，包括心电信号的研究现状和乳腺癌病理学图像的研究进展。接着，详细讨论了深度学习的基础，如浅层和深层神经网络，并介绍了心电信号的基本概念、乳腺癌的病因和病理学图像数据库。 在第二章中，论文详细阐述了心电信号和乳腺癌诊断的基础知识，以及卷积神经网络的工作原理和空洞卷积的作用。同时，还提出了模型评估的标准，如K折交叉验证和各种评价指标。 第三章集中讨论了数据预处理和网络模型构建，包括深度学习框架的选择、实验平台的配置、心电图和乳腺癌病理图像的数据处理方法，以及AlexNet、VGGNet和ResNet等深度学习模型的简要介绍。 第四章主要探讨了针对心电信号的识别方法，通过改进的ResNet结构，引入了残差块、批标准化层、激活函数和优化器。实验部分对比了不同激活函数和优化器对模型性能的影响，并与其他模型进行了横向比较。 第五章则转向了乳腺癌病理学组织图像的分类，提出了基于MRDCN的方法，研究了提前终止算法，并分析了放大因子、数据增强以及模型横向对比的效果。 最后，论文总结了全文的研究成果，包括心电信号识别和乳腺癌病理图像分类两方面的总结，同时提出了未来可能的研究方向，为医学信号识别和疾病诊断领域的深度学习应用提供了有价值的参考。