【摘 要】
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心血管疾病现已严重危及到人类健康问题,其患病率正呈逐年上升趋势,因此对于心血管疾病进行早期诊断和干预就显得极其重要。心电图（Electrocardiogram,ECG）记录了由于人体心脏跳动所引起的体表电位变化情况,可以很好的反应人体心脏的实时状态,是诊断心血管疾病常用的手段之一。但目前医院每天会产生大量心电图数据,如果仅依靠传统诊断方法来人工分析这些数据,会使得心电诊断所需时间过长且效率低下。受
【基金项目】
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国家自然科学基金,“雾无线接入网络中的内容缓存与分发理论研究”,2021/1-2024/12,项目编号:62071377; 国家自然科学基金项目（项目编号:62101442）; 陕西省重点产业创新链（群）项目（项目编号:2019ZDLGY07-06）
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心血管疾病现已严重危及到人类健康问题,其患病率正呈逐年上升趋势,因此对于心血管疾病进行早期诊断和干预就显得极其重要。心电图（Electrocardiogram,ECG）记录了由于人体心脏跳动所引起的体表电位变化情况,可以很好的反应人体心脏的实时状态,是诊断心血管疾病常用的手段之一。但目前医院每天会产生大量心电图数据,如果仅依靠传统诊断方法来人工分析这些数据,会使得心电诊断所需时间过长且效率低下。受益于科学技术的快速发展,如今越来越多的学者专注于心电信号的自动分类研究,旨在减轻医疗工作人员的负担并提高心电信号诊断效率和准确率。本文通过利用机器学习中的深度学习和迁移学习技术,研究如何对心电信号进行自动分类,具体研究内容如下:（1）针对心电信号在采集过程中容易引入噪声,不利于心电信号准确分类这一问题,运用小波阈值去噪方法实现对心电信号的去噪处理。先采用daubechies5（db5）小波函数对心电信号进行尺度分解,然后通过设置合理阈值函数对各尺度小波系数进行滤波处理,去除噪声成分,最后再结合各尺度小波系数实现信号重构,得到去除噪声后的信号。（2）为了解决传统机器学习算法中人工进行特征提取操作复杂且效率低下的问题,本文基于深度学习中的卷积神经网络模型,参考经典卷积神经网络模型Le Net-5以及综合分析心电信号的特征,设计了专用于心肌梗死心电信号自动分类的MI-Net网络。将采集到的心电信号送入到所设计的MI-Net网络中进行自动特征提取及分类,以辅助医生做出最终决策。在PTB（Physikalisch-Technische Bundesanstalt）心电数据库上的实验结果表明,所提算法对心肌梗死心电信号有着较高的分类准确率。（3）针对于因源域和目标域之间存在域差异而导致用源域数据训练的神经网络模型在目标域数据上分类准确率不高这一问题,本文将迁移学习中的域自适应方法引入到心电分类中,开发了一个基于卷积神经网络的深度域自适应网络,用于心律失常分类。通过最小化源域数据和目标域数据特征分布之间的多核最大均值差异（Multi-Kernel Maximum Mean Discrepancy,MK-MMD）,来缩小源域和目标域之间的域差异;再通过最小化目标域数据上类分布的条件熵,实现类之间的低密度分离。最终在MIT-BIH（Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital）心律失常数据库上进行实验验证,实验结果表明所提算法在目标域数据上具有良好的分类性能提升效果。
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