31、eHealth数据处理管道技术设计

eHealth数据处理管道技术设计

1. 数据分类标签

在相关案例研究的数据集中，信号被分为以下几类：
- N类 ：包含正常心跳（N）、左束支传导阻滞心跳（L）、右束支传导阻滞心跳（R）、房性逸搏（e）、结性（交界性）逸搏（j）。
- S类 ：包括房性早搏（A）、差异性房性早搏（a）、结性（交界性）早搏（J）、室上性早搏（S）。
- V类 ：有室性早搏（V）、室性逸搏（E）。
- F类 ：心室与正常心跳的融合（F）。
- Q类 ：起搏心跳（/）、起搏与正常心跳的融合（f）、未分类心跳（Q）。

每个信号需被标记为“正常”“房性早搏”“室性早搏”“心室与正常心跳的融合”“起搏与正常心跳的融合”中的一类。

2. 类别不平衡问题及解决方法

类别不平衡指的是类别分布不均匀，即某一类别的样本数量多，而其他类别的样本数量少。这一问题在医疗诊断、生物信息学、文本分类等多个领域普遍存在，会影响标准学习算法的性能，因为这些算法通常要求类别分布平衡。

解决类别不平衡问题的方法主要有以下几种：
- 数据层面 ：通过添加或移除训练数据集中的实例来修改训练集的分布，以恢复平衡。
- 算法层面 ：改变分类器的目标函数，提高少数类别的重要性。
- 混合方法 ：结合算法层面和数据层面的方法。