【摘 要】
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近年来,心血管疾病对我国居民生命健康构成了重大威胁。心律异常自动检测技术能够帮助及时诊断心血管疾病,具有显著的临床价值,是当前研究的热点。现有心律异常检测方法通常基于静态数据环境进行建模。然而实际生活中,心电图信号会受到患者身体、心理及运动状态等因素的影响而产生数据漂移。仅进行一次性学习获得的静态模型在遭遇数据漂移时,往往会因泛化能力恶化而导致检测性能下降。同时随着数据规模不断增大,传统监督学习方
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近年来,心血管疾病对我国居民生命健康构成了重大威胁。心律异常自动检测技术能够帮助及时诊断心血管疾病,具有显著的临床价值,是当前研究的热点。现有心律异常检测方法通常基于静态数据环境进行建模。然而实际生活中,心电图信号会受到患者身体、心理及运动状态等因素的影响而产生数据漂移。仅进行一次性学习获得的静态模型在遭遇数据漂移时,往往会因泛化能力恶化而导致检测性能下降。同时随着数据规模不断增大,传统监督学习方法所依赖的人工标注信息的获取成本也不断增高。因此在动态数据环境下,如何利用未标注数据流进行学习,通过高效且低成本的方式来对模型参数进行更新,增强模型的泛化能力以应对数据漂移问题,从而提高模型的检测性能,是亟待解决的问题。针对上述问题,本文的主要研究内容如下:（1）构建本文研究所需的实验数据环境,具体地MIT-BIH心律失常数据库用于初始化静态模型,MIT-BIH长期数据库用于模拟患者在长期心电监测中,设备采集的动态数据流。同时对原始心电记录进行了数据预处理,并搭建心律异常检测静态模型作为后续增量学习研究的基础。（2）针对动态数据环境中数据漂移和人工标注获取成本高的问题,本文提出了一种基于半监督增量学习的心律异常检测方法。一方面,通过半监督学习分析未标注数据来获取判别信息,以减轻模型训练对人工标注信息的依赖。另一方面,设计了一种无监督回放数据的知识蒸馏增量学习策略,使模型具有增量式学习能力,不仅有效缓解未标注数据的灾难性遗忘,还增强了模型对心律异常类别样本的学习。在MIT-HIB长期数据库上进行评估,经过5次更新后模型对临床重点关注类别,即室上性异常心拍、心室异常心拍的敏感性分别达到了84.75%,95.5%,总体F1分数达到了66.59%;与静态模型相比,分别提高了28.82%,18.27%,16.92%。实验结果表明,所提出的方法能在不增加人工标注量的前提下,利用不断收集到未标注数据来提升静态模型的检测性能。（3）为了提高人工标注效率,本文在所提出半监督增量学习方法的基础上,进一步提出了一种基于主动半监督增量学习的心律异常检测方法。一方面利用离群检测机制来剔除未标注数据中的离群样本,以减少不必要的人工标注成本和计算开支,并降低离群样本对分类器学习的消极影响。另一方面,使用主动学习策略来筛选对当前模型分类边界收敛最有效的样本进行专家标注,以增强人工标注的目的性,提高人工标注效率。在MIT-HIB长期数据库上进行评估,经过5次更新后模型对临床重点关注类别,即室上性异常心拍、心室异常心拍的敏感性分别为86.39%,96.26%,总体F1分数为81.55%;与所提出的半监督增量学习方法相比,分别提高了1.64%,0.76%,14.96%。实验结果表明,所提出的方法能够提高人工标注效率,增强模型对外部数据环境探测能力,进一步提升静态模型的检测性能。综上,本文考虑实际动态数据环境,利用增量学习来实现高效且低成本的心律异常检测静态模型的更新训练方法,以增强模型泛化能力,从而提高静态模型的检测性能。
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