融合领域知识的ECG-SFNet与SCC-ECG模型：心跳异常检测与自监督学习

本文主要探讨了融合领域知识的心跳异常检测深度模型在医疗领域的研究与应用，针对当前心电图诊断存在的问题，如效率低下、主观性强和数据处理缺陷，提出了创新性的解决方案。首先，作者构建了一种名为ECG-SFNet的多尺度融合异常心跳检测模型。该模型利用多尺度卷积技术来捕捉不同尺度的心电信号特征，通过多尺度融合注意力机制，动态调整不同尺度特征的权重，减少空间尺度对特征语义的影响，同时结合泛空间注意力机制防止模型对无关波段的过度关注，从而提高检测的鲁棒性。在MIT-BIH心律失常数据集、INCART数据集和CPSC数据集的实验中，ECG-SFNet表现出出色的检测性能。 其次，为了解决有监督学习在处理未知异常心跳时的泛化能力不足，作者提出了一个基于语义对比和上下文对比的自监督学习模型SCC-ECG。这个模型通过无监督的对比学习框架，通过对比心电信号的上下文关系，增强特征的学习稳定性，使得特征簇更紧凑，类别间距离增大。此外，设计了两个代理任务，如缺失预测和数据增强后的时序分类，促使模型在学习高级语义的同时保持对细节信息的关注，提高了模型的泛化能力。在多个数据集上，SCC-ECG的表现优秀，尤其是在跨人迁移实验中，其准确率提升了8%，显示出模型的稳健和有效性。 最后，论文构建了一个实际应用的心跳异常检测系统，将上述提出的模型整合其中。系统具备数据源管理和模型应用功能，能够实时检测心电信号中的异常，并生成详细的分析报告。关键词涵盖了关键的技术手段，如心跳异常检测、注意力机制、多尺度卷积以及对比学习，显示了这篇论文在理论研究和实践应用方面的综合价值。 本文通过对现有问题的深入剖析和创新性模型的设计，旨在提升心跳异常检测的准确性和鲁棒性，为心血管疾病早期预警和健康管理提供了有力的技术支持。