深度学习驱动的ECG异常检测与心脏疾病诊断

"这篇毕业论文主要探讨了面向时间序列的心电图（ECG）诊断算法的设计与实现。ECG作为临床检测心脏病最直观快速的方法，早期的检测主要依赖信号处理技术，通过提取原始ECG信号的关键特征并与已知疾病数据库进行对比来确定心脏疾病的类型。然而，传统方法存在对独特ECG性质要求高、信号处理难度大、特征提取困难等问题。论文提出了一种基于人工智能（AI）的ECG不规则性识别计算方法，不仅能有效解决冠状动脉疾病识别的问题，还能在其他领域的异常检测中提供新的思路，具有重要的研究价值。 首先，论文回顾了心电图诊断的基础知识和意义，强调了其在心脏病早期诊断中的重要地位。然后，它讨论了现有的ECG分析方法的局限性，如信号处理的复杂性和特征提取的不准确性。接着，论文引入了深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN），这种网络可以从多维度提取ECG模糊信号的特征，增强了特征提取的自动化和准确性。此外，循环神经网络（Cyclic Neural Network, CNN）被用来快速识别时间序列上的特征，提高了诊断速度。 论文的核心是提出了一种结合DCNN和CNN的新型ECG诊断算法。该算法能够适应ECG信号的不规则性和变异性，通过训练模型自动学习和理解ECG模式，从而实现高效准确的异常检测。为了验证算法的有效性，论文进行了实验部分，包括数据集的准备、模型训练、性能评估等环节，可能包括准确率、召回率、F1分数等指标的分析。 在实验结果部分，论文会展示模型在不同数据集上的表现，比较与传统方法的差异，并可能探讨影响模型性能的因素。最后，论文总结了研究的成果，提出了未来的研究方向，比如优化模型结构以提高诊断效率，或者将算法应用于实时监测系统，以实现更早的心脏病预警。 这篇毕业论文通过深入研究和实践，为ECG诊断提供了创新的AI解决方案，对于提升心脏病的早期检测能力和推动医疗领域的发展具有重要意义。"