深度学习在心电信号心律失常分类中的应用研究

"这篇毕业论文深入探讨了基于深度学习的心电信号心律失常分类方法。作者通过研究和实验，对比分析了不同的深度学习模型在心电信号处理和分类中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BLSTM），以及改进的HRNet-ECA模型。论文涵盖了心电图信号基础知识、心电信号预处理技术、心律失常类型、心电数据库的介绍，以及深度学习方法如小波变换降噪、CNN和LSTM的原理等。此外，还进行了详尽的实验设计、结果分析和与其他方法的比较，展示了深度学习在心电信号处理领域的潜力和挑战。" 这篇毕业论文首先介绍了研究背景和意义，阐述了心电图信号处理和心律失常分类的重要性。接着，对国内外的研究现状进行了综述，重点关注心电信号预处理、波形检测、特征提取和分类等方面的研究进展。论文的主要研究内容包括利用深度学习技术，尤其是CNN和BLSTM，进行心律失常的自动分类。 在理论基础部分，论文详细讲解了心电图的基本概念，讨论了心电信号的预处理方法，如小波变换用于降噪和信号节拍分割与归一化。此外，还介绍了不同类型的心律失常，并概述了常用的心电数据库。深度学习方法部分，作者详细解释了CNN和LSTM的工作原理，特别是BLSTM在捕捉心电信号时间序列特征方面的优势。 论文的核心在于实验部分，作者设计了基于CNN和BLSTM的分类模型，探讨了模型架构、参数设置，以及数据预处理策略。通过实验，作者分析了模型的性能，比较了有无噪声去除对分类效果的影响，并与其他分类方法进行了对比，验证了所提模型的有效性。 在第四章，作者提出了一种改进的HRNet-ECA模型，用于心电信号的R峰检测和心律失常分类。HRNet的整体架构和特征融合策略被详细阐述，同时引入了ECA-Res单元以提升模型性能。同样，这部分也进行了大量的实验，分析了不同设置对模型效果的影响，并与其他模型进行了比较，包括U-Net。 最后，论文总结了研究成果，强调了深度学习在心电分析中的应用价值，同时也对未来的研究方向提出了展望，包括可能的技术改进和潜在的应用场景。整篇论文系统地阐述了深度学习在心电信号处理中的应用，对于理解该领域的方法和技术具有很高的参考价值。