【摘 要】
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心血管疾病是世界范围内影响人类健康的主要疾病之一。世界卫生组织的最新统计数据显示,全世界5800万例死亡人口中约有30%是由心血管疾病引起的。心肌梗死是日常生活中最常见的心血管疾病之一。心肌梗死发生后,会造成心肌细胞不可逆转的永久性损伤,因此早期诊断十分必要。心电图是反映心脏活动状况的电信号,具有获取简便、成本低廉、使用简单、没有创伤等特点,所以被广泛应用于临床检测。近年来,通过12导联心电图完成
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心血管疾病是世界范围内影响人类健康的主要疾病之一。世界卫生组织的最新统计数据显示,全世界5800万例死亡人口中约有30%是由心血管疾病引起的。心肌梗死是日常生活中最常见的心血管疾病之一。心肌梗死发生后,会造成心肌细胞不可逆转的永久性损伤,因此早期诊断十分必要。心电图是反映心脏活动状况的电信号,具有获取简便、成本低廉、使用简单、没有创伤等特点,所以被广泛应用于临床检测。近年来,通过12导联心电图完成心肌梗死的模式识别任务成为心血管疾病领域研究的热点。然而现有心肌梗死的自动识别方法有一定局限性,主要体现在模型识别对象为长序列信号,导致心梗识别的实时性差;模型泛化性能不足,导致病人间范式的识别精度低。克服心梗识别局限性亟待解决的关键科学问题是如何充分考虑多导联之间存在的结构关系,提高模型的特征表达能力,如何将临床医生的诊断逻辑与实际应用相结合,使得设计的模型具备可解释性。面向上述问题,提出一套模拟医生分析心电图感受野的深度学习理论与方法,提高了心电图多导联数据结构的特征学习效率和可解释性,实现了病人间范式的逐心拍心梗识别,突破了当前心肌梗死识别的瓶颈。主要研究内容如下:（1）基于病人内和逐心拍识别范式,提出了一个基于多分支加权特征神经网络模型。该模型首先对12导联心拍样本同时、单独进行特征提取,在获取各导联局部特征的同时通过加权融合得到一部分关联信息;其次通过拼接将12导联特征融合并继续进行特征提取,在获取12导联整体特征的同时,进一步挖掘内在关联信息以达到精准识别心肌梗死的目的。在PTB数据集上通过5折交叉验证,该模型取得了平均准确率99.95%、平均敏感性99.97%、平均特异性99.86%的良好表现。（2）基于病人间和逐心拍取样范式,提出了一个基于多通道融合神经网络模型。通过引入医生感受野作为该模型框架设计的指导原则,搭建了用于提取单个导联浅层特征的底层神经网络和提取多个导联深层特征的高层神经网络。在通用特征的基础上,进一步提取时序特征,挖掘蕴含的因果关系,以达到精准识别心肌梗死的目的。在PTB数据集上通过5折交叉验证,该模型取得了平均准确率91.90%,平均敏感性92.15%,平均特异性90.63%的良好表现。鉴于该模型出色的性能,可以应用到计算机辅助诊断设备上,协助临床医生诊断心肌梗死。
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