ResNet-DCA：心律失常分类新算法与深度学习研究

"本文主要探讨了基于ResNet-DCA的心律失常分类算法，结合了深度学习和心电图特征分析，旨在改善心律失常的自动化诊断效率和准确性。" 在当前医疗环境下，心律失常是一种普遍存在的健康问题，由于其隐匿性和复杂性，诊断通常需要依赖专业医生对长时间动态心电图的仔细分析，这既费时又对医生的专业知识有较高要求。因此，开发一种高效、准确的心律失常分类算法对于辅助医生诊断至关重要。 针对心律失常分类算法存在的挑战，本文进行了两方面的研究工作。首先，构建了一个由双向长短期记忆网络（BiLSTM）和残差网络（ResNet）组成的混合网络模型——ResNet-BiLSTM-FL。ResNet以其强大的噪声鲁棒性，能够有效地提取心电信号的局部特征，而BiLSTM则能捕捉信号的全局上下文信息，两者结合提高了模型对心电信号的理解能力。通过引入焦点损失函数，该模型增强了对少数类别的关注度，从而提升了分类的平衡性和精度。在MIT-BIH心律失常数据库上进行的实验显示，ResNet-BiLSTM-FL的整体准确率达到了99.31%，显著优于同类算法。 然而，单一导联心电信号的特征可能不足以完全表征心律失常的复杂性，于是文章进一步提出了ResNet-DCA算法。该算法利用ResNet提取多导联心电信号的深层特征，并通过判别相关分析（DCA）进行特征融合，增强了不同导联间的特征相关性，从而优化了特征表示。最后，通过支持向量机（SVM）对融合后的特征进行分类，提升了对数据量较小类别的心电信号识别精度。实验证明，ResNet-DCA在MIT-BIH数据库上的识别准确率和F1值均优于ResNet-BiLSTM-FL，表明多导联特征融合策略的有效性。 本文的工作为心律失常的自动分类提供了一种创新方法，结合了深度学习模型的强大学习能力和心电图的多导联信息，有助于提升诊断效率和减少误诊率。未来的研究可以进一步探索更复杂的网络结构和特征融合策略，以应对更广泛的心律失常类型和更大的数据集挑战。