24、深度学习下的心脏病分类及可穿戴设备的物联网应用

深度学习下的心脏病分类及可穿戴设备的物联网应用

1. 心脏病分类的深度学习框架

在利用深度学习进行心脏病分类的研究中，采用了特定的参数平衡方法。使用 90% 的训练数据和 10% 的测试数据对分类器的准确性进行评估，其结果通过混淆矩阵呈现。从混淆矩阵中可以看到，对于五种心脏病的分类，每种疾病的 REC（召回率）和 PRE（精确率）都有非常高的分类结果，这体现了该方法的优势。这种高效的分类方法将在基于物联网的系统中发挥重要作用，辅助医生诊断心脏病的类型。

不过，在研究中分类器的准确性是对五种心脏病的准确性进行平均计算，并未对每种心脏病的性能进行单独评估。为了改进这一点，采用了 ROC 曲线。ROC 曲线展示了对应五种心脏病（N、S、V、F 和 Q）的曲线，所有曲线都接近左上角，这意味着即使在训练和测试过程中每种疾病的数据集数量不相等，该心脏病分类器的准确性仍然非常高。

下面是整个心脏病分类的流程：

graph LR
    A[收集 ECG 数据] --> B[选择平衡参数]
    B --> C[划分训练和测试数据]
    C --> D[训练深度学习网络]
    D --> E[生成混淆矩阵评估]
    E --> F[绘制 ROC 曲线评估]

此外，还提出了一个基于物联网系统的心脏病分类深度学习框架。通过测量设备的 ECG 传感器收集的心电图数据会被发送到一台计算机进行处理。该物联网系统模型包含标准模块，能够实现测量设备、计算机和工作站之间通过互联网、Wi-Fi 和计算机中心进行数据传输。在心脏病分类方面，采用了 wk