基于自编码器的心电异常检测与分类方法研究

心电异常检测是一种重要的医疗手段，可以帮助人们更早地发现心血管疾病，并及时采取有效的治疗措施。随着心血管疾病的发病率逐年上升，急需一种高效、准确的心电异常检测方法。传统的心电信号诊断依赖于医生的临床经验，效率低下且具有挑战性。因此，家用便携式心电监护仪被广泛应用，以实现心电信号的异常检测与分类。为了提高心电信号的异常诊断准确率，本文提出了基于自编码器和注意力机制的心电异常检测与分类方法。 该方法首先利用引入跳连接的卷积自编码器算法对心电信号进行特征提取和学习。自编码器可以通过学习数据的重构误差来判断心电信号是否异常，当重构误差大于阈值时则判定为异常心电心拍。这种基于重构误差的异常检测方法可以快速、准确地判断心电信号的异常情况，帮助使用者及时发现患病情况。此外，基于注意力机制的多尺度卷积分类网络可以对学习过的心电信号进行更精细的分类，指出具体的心电心拍类型，为用户提供更多的诊断信息。 将心电异常检测与分类模型应用于家庭便携式心电监护仪上，可以帮助患者在家中监测心电信号，及时发现异常情况，并在必要时前往医院就诊。这不仅可以降低心脏疾病的发生率，还可以为医生提供更丰富的临床诊断依据，提高心血管疾病的预防和治疗效果。 在方法实现方面，本研究分为异常检测和分类两部分。异常检测部分采用卷积自编码器算法，并加入了skip connection结构，以提高模型的学习能力和准确性。在异常检测网络通过学习心电数据的重构误差后，异常心电心拍会被排除，进入分类模型进行具体的心电心拍类型分类。分类模型采用多尺度卷积和注意力机制结合，能够更好地提取心电信号的特征，实现精准的分类。 综上所述，基于自编码器和注意力机制的心电异常检测与分类方法在家庭便携式心电监护仪上具有广泛的应用前景，在提高心血管疾病早期诊断和治疗效果方面具有重要的意义。希望通过本研究的方法，能够为心脏病患者提供更加方便、快捷、准确的心电监测和诊断手段，为保障人们的心脏健康做出积极的贡献。