12导联心电图人工智能分类方法研究——基于可变形卷积的DCNet网络-优快云博客

今天分享的AI人工智能文章是：Automatic 12-Leading Electrocardiogram Classification Network with Deformable Convolution Automatic 12-Leading Electrocardiogram Classification Network with Deformable Convolution | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore

一、研究背景与目的

心电图（ECG）是一种非侵入式监测心脏生理状况的重要医学工具，广泛应用于心脏疾病的诊断与预防中。然而，12导联心电图信号通常复杂多样，人工诊断容易受到医生经验和专业知识的限制，既耗时又难以保证实时性。因此，发展高效准确的自动化诊断方法具有重要的临床意义。

二、研究方法与创新

本研究提出了一种基于可变形卷积（Deformable Convolution）的自动化心电图分类网络——DCNet。可变形卷积技术通过引入可训练的位移权重，允许卷积核自动调整采样点的位置，打破了传统卷积核固定采样点的限制，能够更加有效地提取导联内和导联间的特征。

DCNet的创新性主要体现在网络结构设计上，具体包括：

输入层：12导联ECG数据并行输入。
特征提取模块：4个DCN Block，每个Block由两个常规一维卷积层和一个可变形卷积层构成，能够同时提取导联内部的局部特征与导联间的关联特征。
分类模块：采用全局平均池化（GAP）后连接全连接层（Dense Layer）并使用softmax函数进行分类。

网络训练细节方面，该论文使用Pytorch 1.4.0框架实现模型构建，优化器选择随机梯度下降（SGD），初始学习率为0.0001，训练共计100个周期。

三、实验与结果

实验基于公开的CPSC-2018心电图数据集进行，共包括9种不同的心电图类型，分别是正常节律（Normal）、心房颤动（AF）、一度房室传导阻滞（I-AVB）、左束支阻滞（LBBB）、右束支阻滞（RBBB）、房性早搏（PAC）、室性早搏（PVC）、ST段压低（STD）和ST段抬高（STE）。数据经过下采样及重复填充调整为统一的7500长度信号，共计5850条数据，随机划分为训练集、验证集和测试集。

实验结果表明，DCNet在分类任务中的加权平均准确率达到了86.3%，显著高于传统CNN（80.1%）、ResNet（79.8%）、VGG（81.3%）和LSTM（77.3%）等经典网络结构。其中，尤其在房性早搏（PAC）和室性早搏（PVC）分类的表现尤为出色。

四、网络结构细节

DCNet网络结构详细配置如下：

DCN Block 1：包含两层1维常规卷积和一层可变形卷积，用于初步特征提取。
DCN Block 2-4：逐层加深网络，通过多次卷积和池化操作提取更为复杂的信号特征。
分类层：利用全局平均池化进行特征融合，并通过softmax输出不同类型ECG的分类概率。

五、未来研究计划

未来研究团队计划进一步扩展研究规模，在更多不同数据集上进行模型验证，优化模型泛化能力和鲁棒性。此外，考虑引入更多特征融合方法及注意力机制，以进一步提升模型的诊断准确性和可靠性。

六、结语

本研究提出的DCNet自动化心电图分类网络，以其高效的特征提取和优异的分类表现，有望在实际医疗场景中降低医务人员的工作强度，提高诊断效率，具有显著的应用前景。