【摘 要】
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心脏类疾病已成为对人体健康构成重大威胁的常见疾病,我国城乡居民因患心脏类疾病死亡的比例呈现逐年上升的趋势,提前预防和积极干预已刻不容缓。当前,动态心电信号监测已逐步成为临床上心脏类疾病常规诊疗技术之一,然而受限于噪声的干扰、症状的庞杂等因素,动态心电信号自动分析依然是心电信号处理的难点。因此,实现高精度、准确的异常心电信号自动检测和分类,对于提前预防和准确诊断心脏类疾病具有重要的现实意义。本文立足
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心脏类疾病已成为对人体健康构成重大威胁的常见疾病,我国城乡居民因患心脏类疾病死亡的比例呈现逐年上升的趋势,提前预防和积极干预已刻不容缓。当前,动态心电信号监测已逐步成为临床上心脏类疾病常规诊疗技术之一,然而受限于噪声的干扰、症状的庞杂等因素,动态心电信号自动分析依然是心电信号处理的难点。因此,实现高精度、准确的异常心电信号自动检测和分类,对于提前预防和准确诊断心脏类疾病具有重要的现实意义。本文立足深度学习方法,开展基于生成对抗网络的动态心电信号QRS波自动检测算法研究,并将R波检测结果作为辅助特征融入动态心电信号,利用改进的深度残差网络对室性早搏（PVC）和室上性早搏（SPB）等两类心脏异常症状进行分类研究,以期获得良好效果,为后续研究奠定基础。本文的主要研究工作包括:（1）基于生成对抗网络心电图QRS波检测研究。针对动态心电信号存在信号质量差或异常节奏波形导致常用QRS波检测方法精度较低的问题,本文提出了一种基于生成对抗网络新型QRS波检测算法。该算法以Pix2Pix网络为基础,生成网络采用U-Net结构,判别网络运用Patch-GAN思想,损失函数采用WGAN的Wassertein距离（EM距离）,利用U-Net结构的跳跃连接方式,实现了心电数据至R波波峰位置数据的映射,并通过对原始信号的去噪和重组,提升输入信号信噪比。使用ICBEB动态心电数据库2000组单导联心电信号进行算法验证,并与P＆T算法和基于CNN的算法作对比,结果表明,本文算法的R波检测准确率达到99.13%,显著优于P＆T算法和CNN算法。在灵敏度和阳性预测方面,本文算法获得最优结果,说明了本文算法的有效性。在R波位置检测基础上,对心率进行计算,达到了98.32%的准确率,优于P＆T算法和Bi LSTM网络算法。（2）针对心律异常在动态心电图分类准确率低的问题,提出了一种基于改进深度残差网络的室性早搏和室上性早搏分类算法。通过对数据集进行预处理,利用前述QRS波检测算法对心电数据进行R波检测并计算心率,将心率结果融入动态心电数据对数据进行增强。进而,以标准Res Net50网络为基础,通过改变卷积核大小、引入非对称性的瓶颈残差块以及增加池化层等优化措施,设计了一种基于改进深度残差网络的心律失常分类模型。为了验证算法有效性,分别进行了无数据增强和数据增强情况下PVC和SPB分类对比实验,标准Res Net50网络、经典分类网络与本文算法的PVC和SPB分类对比实验。实验结果表明,本文算法整体识别精度达到了0.86,融合心率特征的增强数据集可有效提升分类精度,改进后的网络分类结果最优。
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