【摘 要】
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我国心血管疾病发病率和死亡率逐年上升,严重威胁人们的健康。早发现早治疗可以有效降低心血管疾病的发病率和死亡率。如何在发病早期实现高效、精准、低成本检测心血管疾病是研究者们面临的重大挑战。而心电图检查是临床诊断心律失常和冠心病最常用的无创诊断方法。但是人工解读心电图不仅需要考虑心电波形中发生的细微变化,还需要考虑复杂多样的临床因素,耗时费力,不适合大规模体检筛查。基于人工智能方法的心电自动检测为解决
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我国心血管疾病发病率和死亡率逐年上升,严重威胁人们的健康。早发现早治疗可以有效降低心血管疾病的发病率和死亡率。如何在发病早期实现高效、精准、低成本检测心血管疾病是研究者们面临的重大挑战。而心电图检查是临床诊断心律失常和冠心病最常用的无创诊断方法。但是人工解读心电图不仅需要考虑心电波形中发生的细微变化,还需要考虑复杂多样的临床因素,耗时费力,不适合大规模体检筛查。基于人工智能方法的心电自动检测为解决这一难题提供了途径。当前研究还存在模型泛化能力差、信号多维特征之间权重考虑不足、数据标签缺失等问题,为了解决上述几个问题,本文围绕集成学习、注意力机制和对比学习展开理论研究,主要研究工作与创新如下:针对现有冠心病辅助诊断中选用单一分类模型、泛化能力差问题,提出了基于模型之间相关系数的冠心病集成分类模型。该方法首先基于相关系数选择出一个基级模型,然后使用枚举方法搜索基级模型的最优组合,基级模型的输出作为元级模型的输入特征。最后通过元级模型集成基级模型的输出结果,构建集成学习模型。此外,在多个公开数据集上,验证集成模型的可靠性。结果表明,集成学习模型提高了冠心病辅助诊断的精度,所得准确性、敏感性和特异性分别为95.4%、95.8%和94.4%。与现有研究比较,该方法取得了更好的效果,具有更强的泛化能力。针对现有心律失常辅助诊断方法所用的深度学习模型没有考虑心电信号幅度、时间间隔和导联之间的相关关系问题,提出了非局部卷积块注意力机制。该方法首先融合了时间、空间和通道注意力机制,提高了深度学习特征表示能力;然后构建了权重矩阵,表征了时间、空间和通道注意力机制之间的相关性;最后对比了模型诊断依据与临床诊断依据的差异,提升了模型的可信度。非局部卷积块注意力机制在5类心律失常辅助诊断方面,平均准确性为98.6%,在多标签心律失常辅助诊断方面,AUC为93.14%。实验结果表明,基于非局部卷积块注意力机制的深度学习模型优于现有研究结果,提高了5分类心律失常诊断的精度。在心律失常辅助诊断领域,非局部卷积块注意力机制具有更广阔的临床应用前景。针对不同心电数据库因专家标注不一致难以集合起来训练分类模型的问题,基于对比学习展开研究,提出了智能识别心电特征、依据心电特征分类心律失常、专家标注数据库检验调整的监督学习模型。该方法首先使用7个公开数据库,构建了基于对比学习的自监督学习模型,通过消融实验设计出较为高效的特征表示模型。此外,使用随机生成噪声对数据集进行了数据增强,从而增加训练任务的难度。其次,利用有标签的大型数据集验证预训练模型的有效性。最后,进行模型可视化,深入解释模型诊断依据与临床诊断依据之间的对应关系。所提对比学习模型,在多标签心电数据集上取得了优异的结果,AUC为94.39%。实验结果表明,该方法提高了模型的心电特征表示能力,也提高了 12类心律失常诊断的精度。与现有研究比较,模型更精简具有更强的应用前景。
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