基于深度学习的ECG信号分类方法及实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

心电图（ecg）信号是反映心脏电活动的重要生理信号，其分析与处理在心脏疾病的诊断、治疗和监测中扮演着至关重要的角色。

传统的ecg信号分类方法通常依赖于人工特征提取和分类器设计，但其效率和准确性受限于专家经验和信号质量等因素。

近年来，深度学习作为一种强大的特征表示学习方法，在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，为ecg信号分类提供了新的思路和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，深度学习在ecg信号分类领域展现出巨大潜力，已成为国内外学者研究的热点。

1. 国内研究现状

国内学者在基于深度学习的ecg信号分类方面取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容:
本研究将针对ecg信号分类问题，研究基于深度学习的解决方案，并实现相应的系统。

主要研究内容包括：
1.ecg信号预处理：针对ecg信号的特点，研究和应用降噪、基线漂移校正等预处理方法，提高信号质量，为后续的特征提取和分类奠定基础。

2.深度学习模型构建：研究和比较不同深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）在ecg信号分类中的性能，并根据ecg信号的特点对模型结构进行优化，例如调整网络层数、神经元个数、激活函数等，以提高模型的分类准确率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解ecg信号分类的最新研究进展、深度学习方法在ecg信号分类中的应用情况以及ecg信号预处理方法，为研究提供理论基础。

2.数据集选择与分析：选择公开的ecg信号数据集，如mit-biharrhythmiadatabase、ptbdiagnosticecgdatabase等，对数据集进行分析，了解数据样本的特点、类别分布等信息，为后续模型选择和参数调整提供依据。

3.ecg信号预处理：对原始ecg信号进行预处理，去除噪声和伪差，提高信号质量。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于改进型深度学习模型的ecg信号分类方法：针对现有深度学习模型在ecg信号分类中存在的问题，如对ecg信号时序特征提取不足、模型复杂度高等，本研究将提出一种改进型深度学习模型，例如结合注意力机制的卷积神经网络，以提高ecg信号分类的准确率和效率。

2.构建基于多源数据的ecg信号分类模型：为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，本研究将尝试结合多种来源的ecg信号数据进行模型训练，例如不同医院、不同设备采集的数据，以增强模型的适应性。

3.开发可解释性的ecg信号分类系统：为了提高模型的可信度和临床应用价值，本研究将探索深度学习模型的可解释性，例如利用热力图等可视化技术，分析模型的决策依据，为医生提供辅助诊断参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈天奇,张铮,王健宗,等.基于深度学习的心电图智能分析研究进展[j].生物医学工程学杂志,2021,38(04):729-739.

2.刘颖,谢维信,陈天奇,等.基于深度学习的ecg信号情感分类方法[j].电子与信息学报,2021,43(04):1049-1056.

3.张浩,张建伟,金心,等.基于深度学习的ecg信号分类研究综述[j].数据采集与处理,2020,35(02):231-244.