基于改进方法的心电信号去噪与深度学习分类研究

随着心血管疾病在全球健康问题中的日益凸显，心电信号作为一种关键的生理指标，对于疾病的早期检测和治疗具有重要作用。本篇论文深入研究了如何利用改进的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）技术对心电信号进行高效分类，以提高诊断准确性和效率。 首先，作者提出了一种创新的心电信号去噪方法，结合了自适应完备集合经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN）和改进小波阈值。CEEMDAN能够有效地分解心电图（ECG）信号，分离出高频和低频的固有模态分量（IMF）。通过对高频IMF应用改进阈值小波去噪，可以减少噪声的影响，而对于低频IMF，采用固定阈值去除基线漂移。这种去噪策略显著提升了信号的质量，为后续的信号分析奠定了基础。 接下来，论文探讨了改进残差网络在心电信号分类中的应用。作者将传统的卷积层和池化层替换为Inception模块，以增强网络对不同尺度特征的捕捉能力，提高了模型的泛化性能。通过嵌套残差网络结构，模型能够更好地融合底层和高层信息，有效缓解梯度消失或爆炸的问题，从而提高了分类准确率，达到95.1%的总体准确性，这对于复杂的心电信号分析非常关键。 针对VGG网络，作者进行了针对性的改进，以适应四分类任务。他们优化了全连接层结构，引入深度可分离卷积，既保持了模型的精度又减少了参数数量，提高了训练效率。此外，注意到VGG在网络中主要关注空间特征而忽视了时序信息，因此作者引入了长短期记忆网络（LSTM），用于捕捉心电信号中隐藏的时序模式。这种结合使得改进后的VGG网络在保持较低参数规模的同时，实现了93.6%的分类准确率，展示了在时间序列处理上的优势。 这篇论文通过创新的信号处理技术和深度学习架构，如CEEMDAN、Inception模块、深度可分离卷积和LSTM，成功地提升了基于卷积神经网络的心电信号分类性能，为心血管疾病的早期预警和精确诊断提供了有力的工具。这不仅在理论上推动了心电信号分析领域的前沿研究，也为实际应用提供了有价值的技术支持。