深度学习驱动的心脏异常检测：基于小波去噪与SRM-CNN的心电信号分类与睡眠呼吸暂停识别

该篇毕业论文深入探讨了基于深度学习的异常心拍识别技术在心血管疾病特别是睡眠呼吸暂停检测中的应用。论文首先强调了心电信号在辅助心血管疾病诊断中的重要性，因为其便捷性和经济性使其成为医生判断患者健康状况的关键手段。然而，传统手动分析方法存在医生疲劳导致漏诊和误诊的风险。 论文的核心工作包括以下几个方面： 1. 噪声去除：论文采用了小波变换技术处理心电信号，相较于中值滤波，它能更有效地去除低频和高频噪音，确保信号质量，这是后续深度学习分析的基础。 2. 心电二分类与深度学习改进：针对心电信号的特性，论文提出了一种结合结构风险最小化（SRM）的卷积神经网络（CNN）进行二分类，解决了深度学习方法在处理这类具有特异性数据集时泛化能力较弱的问题，提高了模型的性能。 3. 多分类策略：为解决多类别分类中的梯度消失问题，论文设计了一种创新的方法，将卷积层结果融合，减少了信息丢失。同时，针对数据类别不平衡，采用了focal loss损失函数，这显著提升了模型的分类准确性。 4. 睡眠呼吸暂停检测：论文重点设计了一种基于心电信号的睡眠呼吸暂停检测系统。通过提取RR间期和R峰信号，利用多尺度残差网络提取特征，然后引入focal loss优化模型，从而提高对睡眠呼吸暂停事件的识别准确度。 这篇论文不仅提供了有效的心电信号处理方法，还展示了深度学习技术在医疗领域尤其是心血管疾病早期预警中的潜力，为临床诊断提供了有力的支持工具，具有较高的实用价值和理论研究意义。