"基于混合深度学习的ECG心电信号分类研究"

本论文旨在研究基于混合深度学习算法的ECG心电信号分类，以提高心律失常疾病的自动识别技术。心血管疾病对中老年人健康造成严重威胁，但随着现代生活方式的改变，年轻人也面临心血管疾病风险的增加。在心血管疾病中，心律失常是常见病种，因此正确分类和识别心律失常具有重要意义。心电图（ECG）是评估心律失常的主要依据，随着家用心电监控仪的普及，采集到的心电图数量呈增长趋势；然而，由于医疗条件的限制，医生无法开展大规模的心律失常诊断，因此自动识别技术变得至关重要。 本文指出目前ECG信号分类方法主要分为基于机器学习和基于深度学习的两种方式。传统的机器学习方法需要人工提取ECG信号特征并输入分类器中进行分析，但人工提取特征存在困难。因此，深度学习方法被引入，其能够自动学习特征并实现高效的分类。本文采用混合深度学习算法，结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），以实现对ECG信号的自动分类。 在研究中，本文首先介绍了深度学习在医学图像分析中的应用现状，包括ECG信号的处理和分类。其次，详细介绍了所采用的混合深度学习算法，分析了CNN和LSTM在ECG信号分类中的作用和优势。随后，本文设计了实验方案，采用公开的ECG数据集进行实验验证。实验结果表明，混合深度学习算法在ECG信号分类中取得了较好的性能，相比传统机器学习方法具有更高的精度和准确性，验证了混合深度学习算法在ECG信号分类中的有效性和优越性。 综上所述，本文通过对基于混合深度学习算法的ECG心电信号分类方法进行研究，提出了一种能够有效识别心律失常的技术方案。该方法克服了传统机器学习方法中的人工特征提取困难，实现了对ECG信号的自动分类，并在实验中取得了良好的效果。本研究对于改善心律失常疾病的诊断和预防具有重要的意义，对提高心血管疾病患者的生活质量和延长寿命具有积极的影响。未来可进一步完善和优化混合深度学习算法，并将其应用于临床实践中，为心血管疾病的诊断和治疗提供更加可靠的支持。