基于迁移学习（GoogLeNet和SqueezeNet）的ECG信号分类Matlab代码实现

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🔥 内容介绍

心电图（ECG）作为反映心脏电活动的核心生理信号，是诊断心律失常、心肌缺血、心肌梗死等心血管疾病的关键依据。据世界卫生组织统计，全球每年因心血管疾病死亡人数超 1700 万，而早期精准的 ECG 信号分类可使心血管疾病误诊率降低 30% 以上，为临床治疗争取关键时间。在实际应用中，ECG 信号分类需解决 “信号噪声干扰”“疾病类别多样性”“标注数据稀缺” 三大核心问题 —— 传统手工特征提取方法（如小波变换、时域特征分析）依赖专家经验，对复杂心律失常的识别率不足 75%；常规深度学习模型（如 CNN、LSTM）虽能自动提取特征，但需大量标注 ECG 数据（通常需数万条），而医学场景中高质量标注数据获取成本高、周期长，严重限制模型性能。

为突破上述瓶颈，迁移学习成为 ECG 信号分类的重要技术路径。通过将 ImageNet 等大规模数据集上预训练的深度模型（如 GoogLeNet、SqueezeNet）迁移至 ECG 信号分类任务，可充分利用预训练模型学到的通用特征提取能力，在少量标注 ECG 数据下实现高精度分类。其中，GoogLeNet 凭借多尺度特征融合结构擅长捕捉复杂信号细节，SqueezeNet 则以轻量化设计在低计算资源场景（如可穿戴设备）中优势显著。本文将系统阐述两种模型的迁移学习方案，构建高效、精准的 ECG 信号分类框架。

二、核心理论基础：ECG 信号特性与迁移学习原理

（一）ECG 信号的生理特征与数据预处理

ECG 信号是心脏电活动在体表的反映，典型 ECG 波形包含 P 波、QRS 波群、T 波（如图 1 所示），不同心血管疾病对应特定波形异常：

• 心律失常：如房颤表现为 P 波消失、RR 间期不规则；

• 心肌缺血：ST 段压低或抬高超过 0.1mV；

• 正常 ECG：P 波清晰、QRS 波群宽度 < 0.12 秒、RR 间期稳定。

1. ECG 信号的关键挑战

• 噪声干扰：包含工频噪声（50Hz/60Hz）、肌电噪声（肌肉收缩产生）、基线漂移（呼吸或体位变化导致），信噪比（SNR）通常低于 20dB；

• 个体差异：不同人 ECG 波形振幅、心率差异显著，同一疾病在不同个体上的表现也存在差异；

• 数据格式：ECG 信号为一维时序数据（采样率通常为 250Hz 或 500Hz），需转换为二维特征图才能适配预训练 CNN 模型的输入格式。

2. 数据预处理流程

• 噪声去除：采用自适应滤波（如小波阈值滤波）去除工频噪声与基线漂移，保留 QRS 波群等关键特征，SNR 提升至 35dB 以上；

• 信号分割：按心跳周期（RR 间期）分割 ECG 信号，每个样本包含 1 个完整心跳（约 0.8-1.2 秒，对应 200-600 个采样点）；

• 二维转换：通过 “时序 - 频率映射” 将一维信号转换为二维灰度图（如短时傅里叶变换（STFT）生成频谱图，尺寸为 224×224，适配预训练模型输入）；

• 数据增强：采用时间平移（±10 个采样点）、幅度缩放（±10%）、添加高斯噪声（标准差 < 0.05）等策略，扩充训练数据集，缓解过拟合。

（二）迁移学习的核心原理与模型选择

迁移学习的核心思想是 “利用源域数据（如 ImageNet）训练的模型参数，初始化目标域模型（ECG 分类）的部分层”，减少目标域数据需求，加速模型收敛。在 ECG 信号分类中，迁移学习的实施逻辑如下：

• 特征提取层迁移：保留预训练模型的卷积层（负责通用特征提取，如边缘、纹理识别），这些特征可迁移至 ECG 频谱图的特征提取任务；

• 分类层微调：替换预训练模型的全连接层与输出层，根据 ECG 分类任务的类别数（如正常、房颤、心肌缺血 3 类）重新设计分类头；

• 参数微调策略：对特征提取层采用小学习率（如 1e-5）微调，使通用特征适配 ECG 信号特性；对分类层采用较大学习率（如 1e-3）训练，快速适配目标任务。

1. GoogLeNet 模型的迁移优势

GoogLeNet（2014 年 ImageNet 竞赛冠军）通过Inception 模块实现多尺度特征融合，核心优势包括：

• 多分支结构：每个 Inception 模块包含 1×1、3×3、5×5 卷积与 3×3 池化分支，可同时捕捉 ECG 频谱图的局部细节（如 QRS 波群高频成分）与全局趋势（如 ST 段整体变化）；

• 降维优化：通过 1×1 卷积减少特征图通道数，降低计算复杂度（相比传统 CNN 参数减少 40%）；

• 深度优势：共 22 层（含 9 个 Inception 模块），可提取 ECG 信号的深层抽象特征，对复杂心律失常的识别能力强。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]阮子行,黄勇,王梦,等.基于迁移学习番茄品质分级的研究应用[J].包装与食品机械, 2023, 41(2):41-47.

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