心律失常分类研究：结合功率谱密度图与卷积神经网络的方法.pdf

简介：
本文探讨了一种创新的心律失常分类方法，通过融合功率谱密度图和卷积神经网络技术，旨在提高诊断精度和效率。 随着科技的进步与医学的发展，心脏疾病的诊断及治疗正逐步趋向更准确、智能化的方向发展。心律失常作为常见且对患者生命安全构成威胁的心脏疾病之一，其精确的分类尤为关键。 首先了解心律失常的基本定义及其类型：它是指心脏传导系统不规则运动的一种情况，常见的包括心房颤动、心室颤动及起搏心跳等。这些异常的心跳模式通常依赖于心电图（ECG）进行检测和诊断。尽管心电图是临床医学中不可或缺的工具，但在实际应用过程中仍存在一些局限性，例如需要长时间记录心脏电信号，并且在人工分析时耗时较长、易受主观因素影响。 为了改善这些传统方法中的不足之处，计算机辅助系统（CAD）应运而生。这类系统的引入显著降低了人为误差的发生几率，并提高了心律失常分类的准确性。随着深度学习技术的进步，卷积神经网络（CNN）在处理和分析心电信号方面展现出了卓越的效果，多个研究团队证实其分类准确率可超过96%。 功率谱密度图作为一种频率分析工具，在心电图解析中占据重要地位。它有助于识别并提取心脏异常活动的关键特征信息，从而为准确地划分不同种类的心律失常提供了依据。在本项研究里，通过结合使用功率谱密度图与卷积神经网络技术，不仅增强了对心电信号的特性理解能力，同时进一步提升了分类精确度。 实验结果表明，在利用MIT-BIH心律失常数据库进行训练和测试后，基于上述算法的心脏疾病诊断模型能够达到96%以上的准确率。该成果为临床医生提供了一种强有力的技术支持工具。需要注意的是，此方法旨在辅助而非替代医生的专业判断，并通过提高效率与准确性来增强诊疗效果。 综上所述，结合功率谱密度图和卷积神经网络技术的心律失常分类算法不仅显著提升了诊断识别度，还提供了更加先进的临床应用手段。随着计算机辅助系统及深度学习领域的持续创新与发展，在未来心律失常的诊治领域将会有更多突破性的进展，并为患者带来更好的医疗保障。