多模态心电图分析：融合技术提升心脏功能评估精度

本文档主要探讨了多模态心功能信号分析方法的研究，针对心血管疾病对人类健康的重大影响，心脏功能评估在心血管疾病检查的全过程中扮演着关键角色。研究重点是心脏阻抗信号和心电图信号，这两种客观反映人体心脏状况的信号，其中心脏阻抗差分信号能实时准确地反映心脏的血流动力学变化，结合心电图信号后，提供了更丰富的生理和病理信息特征。 传统的单一心功能信号分析可能受限于信息的片面性，而这篇毕业设计论文旨在通过融合心脏阻抗与心电图信号，采集同一时间的数据，实现更为全面的信息获取和心脏状态的深入理解。论文利用信号处理技术和深度学习技术，提出了一种基于多尺度特征融合的多模态心功能信号分类模型。这个模型的目的是实现对人类心脏功能的自动评估，通过深度学习的高级处理能力，可以从复杂的心电信号中挖掘出更多的模式和规律，提升分析精度和效率。 具体而言，研究内容可能包括： 1. **信号预处理**：对心脏阻抗和心电图信号进行降噪、滤波等预处理步骤，确保后续分析的准确性。 2. **特征提取**：从阻抗差分信号和心电图中提取多尺度特征，如频率域特征、时域特征、小波变换特征等，捕捉不同时间尺度下的心脏活动特性。 3. **多模态融合**：通过结合阻抗和心电图信号，增强信息的互补性和鲁棒性，可能采用特征级融合或决策级融合策略。 4. **深度学习模型**：可能采用了卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）或其他深度学习架构，用于学习和识别不同心脏状态的模式。 5. **性能评估**：通过训练集和测试集的实验，评估模型的分类性能，比如精确度、召回率、F1分数等，以及模型的泛化能力。 6. **实际应用**：探讨该模型在临床实践中的潜在应用，如心脏病早期诊断、治疗效果监测或者个性化健康管理等方面的可能性。 这篇论文是通过多模态心功能信号分析，结合信号处理和深度学习技术，推动了心脏功能评估的自动化和精准化，对于心血管疾病管理具有重要的理论和实际价值。