6、机器学习在生物医学信号处理中的应用——以心电图信号为例

机器学习在生物医学信号处理中的应用——以心电图信号为例

1. 引言

机器学习（ML）是一种运用高计算量算法从给定数据集中获取有用信息并优化性能参数的工具。它在众多领域都有广泛应用，如视频监控、语音识别、图像处理、新闻分类、天气预报、股票市场分析和医疗服务等。近年来，医疗专业人员在生物医学应用领域广泛采用机器学习，以更准确、即时地诊断患者病情。此外，机器学习还可用于预测疾病严重程度，并据此规划治疗方案。

生物医学信号主要是由某些细胞的电化学活动产生的电信号。通过测量这些信号，可以获取一个人的健康信息。这些信息可通过多种生物医学信号提取，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）、视网膜电图（ERG）和眼电图（EOG）。在使用合适电极捕捉这些信号时，有用信号会受到各种噪声和不必要伪影的干扰。生物医学信号处理旨在分析这些测量数据，以获取有用信息，这需要使用合适的数学公式、算法或工程工具对信号进行滤波、特征提取和分类。传统上，生物医学信号由软件捕获和计算，为医疗专业人员提供实时数据，帮助确定患者的健康状况。基于机器学习的信号处理技术能够提高数据质量，提供准确的决策，最终消除医疗专业人员传统的经验性猜测。

在过去几十年中，心脏疾病导致的死亡率急剧上升。心电图是心脏病专家监测和诊断心脏状况最常用的医疗工具。心脏有一个特殊的电气系统，使心房和心室扩张和收缩。心电图通过在患者身体上放置合适的电极来测量心脏的生物电活动。在捕捉和传输心电图信号时，由于各种伪影和不必要的干扰，如肌肉噪声（高频）、电极移动导致的基线漂移、50Hz 电力线干扰等，信号会受到损坏。为了从心电图中提取更精确、有意义的信息，需要使用合适的滤波器去除这些伪影。基于机器学习的自适应滤波器在心电图信号预处理方面比传统的模