基于1D U-net算法的心电信号自动分类硬件实现研究
这是一篇关于心律失常,ECG自动分类,卷积神经网络,U-net加速器的论文, 主要内容为心血管疾病作为健康的头号杀手,发病时具有较高的隐蔽性。在临床医学上,心电图(Electrocardiogram,ECG)作为心血管疾病中心律失常检测与诊断的主要依据,对其进行自动分类可以减轻医疗工作者的压力,应用于可穿戴设备上能协助患者实时监测自己的心脏状态。近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)逐渐取代传统分类方法成为主流,在ECG自动分类方面,具有高分类准确度网络模型的选取以及神经网络算法的高效硬件设计是在资源有限的可穿戴设备中实现的关键。首先,本文提出了一个具有22个卷积层的1D U-net全卷积神经网络模型,该模型将高层次整体特征与低层次局部特征进行特征融合提高了网络分类准确度,可以对输入1024个采样点的ECG信号进行端到端像素级分类。其次,使用MIT-BIH心律失常数据库对网络进行训练与测试,对数据库中5种心拍类型的平均分类准确度达到95.55%。据此设计了一款专用于ECG自动分类的1D U-net加速器,该加速器以具有两级流水结构的Winograd快速卷积处理单元为基础,利用卷积过程中的并行展开和数据复用,组成了加速器中的卷积核心计算模块——3D处理单元阵列,提高了硬件效率和计算效率,然后对每一个卷积层中的数据进行动态精度调整提高了加速器的分类准确度。最后,使用Modelsim仿真工具对1D U-net加速器进行功能仿真,并在Zynq-7000So C平台上完成了原型验证。结果表明,本设计共消耗3835个LUT、47.5块BRAM、64个DSP以及2173个寄存器,在200MHz时钟频率下,完成一条ECG信号的推断需要383.89μs,硬件效率和计算效率分别能达到0.0256GOPS/Slice和123%,在可穿戴医疗领域具有较高的应用价值。
心电图平板运动试验系统软件设计
这是一篇关于运动心电图,心电信号处理,波形检测,ST段,心律失常的论文, 主要内容为近年来,心血管疾病患病率快速增长,患病人群遍及各个年龄段。在心脏血管疾病中,冠心病发病率最高且呈上升趋势。冠状动脉造影被称为冠心病诊断的“金标准”,但因其需要刺穿动脉,注入造影剂,对人体有一定的危害,一般不作为首选项。相对于常规心电图,平板运动试验是在患者运动状态下进行的心电图检查,可以很好的诱发心肌缺血,检测冠状动脉血流量减少趋势,被称为冠心病诊断“银标准”,成为临床上冠心病诊断的首选方法。心电图平板运动试验除了临床诊断使用外,还广泛应用于运动员运动量评估、航天员体检等。目前,心电图平板运动试验产品无论国内市场还是全球市场,国产产品占比份额都比较低,进口产品不但价格昂贵,而且造成了一定的垄断局面。基于此现状,本文以实现国产替代为初衷,以实验室自主研发的平板运动试验硬件平台为基础,结合临床需求,设计一款实现心电信号处理、波形自动检测、自动分析以及心电波形实时显示的心电图平板运动试验系统,为实现国产替代做出努力。本文在系统设计和实现过程中,主要完成以下几方面工作:(1)对系统功能和需求做整体调研分析,根据调研结果和临床需要做需求分析,结合需求分析完成心电图平板运动试验系统总体设计。(2)根据总体设计实现系统心电信号处理与分析、报警提醒及流程控制、病历与方案管理、心电信号实时检测可视化以及数据回放功能。心电信号处理与分析包括心电信号去噪、波形定位检测、ST段分析以及心律失常分析。病历与方案管理包括病人信息管理、检查数据管理和运动方案管理。心电信号检测可视化包括电极检测、心电波形实时显示、心率显示等。波形回放包括心电波形回放、测量、打印等功能。(3)结合需求分析,对系统各个单元以及系统整体进行软件测试,验证系统整体的正确性、稳定性以及各个功能模块的完备性,并进一步完善了系统。本文心电图平板运动试验系统的设计和实现主要基于Windows10系统下的MATLAB和Visual studio平台进行,MATLAB用于心电信号处理和分析算法的实现,再将算法移植到Visual studio平台,采用C++语言基于MFC对话框进行软件开发。经测试,本系统完成并实现临床基本需求功能,运行状态良好,达到设计初衷,为实现国产替代打下了基础。
基于RPPG的心律健康保障系统设计与实现
这是一篇关于远程光体积描记法,心电图,心律失常,深度学习的论文, 主要内容为近年来随着医疗水平的提高,我国国民的寿命得到了大幅度的提高。然而对于为人民服务的警察平均寿命却不足50岁,警察已成为国家机器上磨损最快的部件。因此本文为公安机关设计实现了一个心律健康保障系统,通过对警员进行心律失常分类诊断,起到预防心血管疾病等慢性疾病的作用。首先本文以南京市浦口区公安局的心律健康保障系统为背景,分析了系统需求,并设计了系统总体架构,同时分析了系统业务中存在的重难点问题,并给出了解决方案。其次本文依据项目需求对系统进行了功能模块的划分与设计,具体包括系统管理模块、心律数据采集模块、数据接入模块、消息通信模块以及心律失常诊断模块。在系统管理模块中使用Spring Boot、Vue搭建系统框架,通过Spring Security、JWT实现授权鉴权功能;在消息通信模块中使用Netty技术与健康镜建立通信;在数据接入模块中设计通信协议,推送警员心律数据。最后本文使用深度学习算法实现了心律数据采集和心律失常诊断。在心律数据采集模块中,将健康镜拍摄到的视频提取单个帧图像,利用Link Net获取到图像中的人脸皮肤数据,最终通过POS算法和FFT提取出RPPG心律数据和静息心律;在心律失常诊断模块中,通过生成对抗GAN将RPPG心律数据转换为ECG数据,以及通过卷积神经网络CNN构建心律失常诊断模型,最终实现对心血管、心脏病等疾病的预防,用于保障警员的健康。本文设计与实现的心律健康保障系统经过测试后,在南京市浦口区公安分局上线运行,提高了公安机关对警员心律健康的管理和预防保障。
基于RPPG的心律健康保障系统设计与实现
这是一篇关于远程光体积描记法,心电图,心律失常,深度学习的论文, 主要内容为近年来随着医疗水平的提高,我国国民的寿命得到了大幅度的提高。然而对于为人民服务的警察平均寿命却不足50岁,警察已成为国家机器上磨损最快的部件。因此本文为公安机关设计实现了一个心律健康保障系统,通过对警员进行心律失常分类诊断,起到预防心血管疾病等慢性疾病的作用。首先本文以南京市浦口区公安局的心律健康保障系统为背景,分析了系统需求,并设计了系统总体架构,同时分析了系统业务中存在的重难点问题,并给出了解决方案。其次本文依据项目需求对系统进行了功能模块的划分与设计,具体包括系统管理模块、心律数据采集模块、数据接入模块、消息通信模块以及心律失常诊断模块。在系统管理模块中使用Spring Boot、Vue搭建系统框架,通过Spring Security、JWT实现授权鉴权功能;在消息通信模块中使用Netty技术与健康镜建立通信;在数据接入模块中设计通信协议,推送警员心律数据。最后本文使用深度学习算法实现了心律数据采集和心律失常诊断。在心律数据采集模块中,将健康镜拍摄到的视频提取单个帧图像,利用Link Net获取到图像中的人脸皮肤数据,最终通过POS算法和FFT提取出RPPG心律数据和静息心律;在心律失常诊断模块中,通过生成对抗GAN将RPPG心律数据转换为ECG数据,以及通过卷积神经网络CNN构建心律失常诊断模型,最终实现对心血管、心脏病等疾病的预防,用于保障警员的健康。本文设计与实现的心律健康保障系统经过测试后,在南京市浦口区公安分局上线运行,提高了公安机关对警员心律健康的管理和预防保障。
基于深度学习的心律失常多标签诊断算法研究
这是一篇关于心电图,心律失常,深度学习,多标签的论文, 主要内容为临床上,心电图是检测心律失常及其他心脏疾病的最常用的方法。大多数心律失常都可以通过10秒长度的静息十二导联心电图(常规心电图)得到诊断。常规心电图报告中可能包含一种或者多种心律失常,因此采用计算机辅助诊断常规心电图实际是一个多标签多分类的数学问题。本文提出一种适用于常规心电图诊断的深度学习模型,考虑到不同结论之间错综复杂的逻辑关系,本文还提出了一种标签修正算法,最后在Web端完成心律失常多标签诊断算法部署,实现了远程心律失常多标签快速诊断。本文的主要工作内容包括:(1)针对常规神经网络模型在心电信号场景中长距离特征依赖关系建模困难的问题,改进了原本应用在二维图像领域的Vision Transformer(Vi T)模型,将其与Goog Le Net结合,完成了Vi T模型在基于常规心电图的心律失常多标签分类场景中的应用。首先,使用预训练的Goog Le Net提取心电信号特征,然后采用Transformer Encoder构建特征全局关系,最后采用全连接层完成多标签分类,并在20409条心电数据组成的测试集上进行测试。实验结果表明,算法平均F1值达到了0.8623,平均准确率为97.68%,诊断标签完全正确的比例为83.14%,相比于Vi T模型和其他常规CNN网络,该算法在参数量和准确率上具有优势,为心律失常多标签分类任务提供了一种有效的分类模型。(2)考虑到不同心律失常之间的错综复杂的逻辑关系,本文提出了一种标签修正方法。依据不同类型的心律失常疾病的特性,将单个多标签分类问题拆解成一个多分类问题和多个多标签问题,并借鉴多任务学习的方法共享了模型已完成训练的基础权重。同时,采用正则项对于强负相关的标签在损失函数中增加额外的约束。实验结果表明,Goog Le Net-Vi T模型在使用该标签修正方法预测出相互矛盾的心律失常疾病诊断结论从171下降到3条,而Res Net34、VGG16和Efficient Net-b3等结构上差异较大的模型在使用本方法后分别从849、1615和605条下降至0条,证明了该标签修正算法的鲁棒性。该标签修正方法将心律失常疾病之间的复杂关系引入了心律失常多标签诊断算法设计中,有利于算法在真实环境中的应用。(3)针对算法应用问题,开发了心律失常远程多标签诊断的原型系统,在Web端部署了所提的心律失常多标签诊断算法。在用户完成病人信息和XML格式的心电数据上传后,算法端通过计算该心电数据的峰值系数、极值率比和短时能量判断该数据是否为噪声数据,随后计算并降维该心电数据的特征以判断是否包含未知心律失常疾病,同时使用Goog Le Net-Vi T模型进行诊断,最后输出诊断结果。此外,使用Flask和My SQL实现了对于诊断结果的管理,并通过Echarts完成了心电信号和诊断结果可视化。结果表明,该原型系统对于单条心电信号的诊断耗时为0.08秒,为心律失常远程诊断任务提供了一种可行的思路。
基于ResNet-GBDT融合模型的心律失常分类研究
这是一篇关于心律失常,变分模态分解,梯度提升决策树,深度残差神经网络,stacking融合的论文, 主要内容为心律失常现象在生活中往往被人们所忽略,大多数的疾病预防和医疗增强都付诸在心脏病、高血压等大型病症中,殊不知这些病症最为明显的前期表现就是心律失常,加强心律失常的诊断有助于复杂病症的研判,提升医疗技术水平。心电图单导联信号数据是心律表现的关键,研究从低成本数据出发,端到端甄别个体的心律失常症状,并根据心电节律起源的不同部位区分为室性、房性、窦性三种心律失常类型和正常心律。目前众多心电信号分类研究集中在心电波形的特征提取和分类模型设计方面。在特征提取上,多数研究通过心电领域具有明显意义的关键特征提取算法处理样本信息,以先验理论对数据质量加强,但往往存在所需标注信息多和波群特征提取算法不完善等问题。模型设计上,过往研究使用过多种模型组合,结果表明组合后的模型通常优于单一模型,但以非线性集成分类器作为最后一环还有待研究,为后续进行模型融合提出依据。综上,为解决关键特征难以提取和模型设计不完善的问题,本文从易获取的单导联数据出发,以变分模态分解增强数据信息,再加上深层次神经网络特征提取器融合强有力的非线性集成分类器提升异常类别的召回效果。在数据处理和模型设定方面,首先对信号数据去噪或分解,其次对类别不均衡问题改善,保证样本信息不产生偏移,以低强度的重采样技术和损失函数加权两种方式综合进行偏斜处理,然后建立模型。在单一模型建立上,首先以具有高准确率、解释性强优势且市场普遍使用的集成模型梯度提升决策树拟合去噪后数据,在多种的特征数据间组合选择,整体上能实现95%以上的准确研判,室性、房性、窦性心律异常分别能达到50%、80%、90%左右的召回率。其次以长短期记忆网络、循环神经网络、深度残差神经网络分别设计模型,以变分模态分解后的高维数据进行学习,效果上LSTM和RNN对比随机猜测无明显增益,Res Net效果较好,f1＿weighted指标可达98%,室性、房性、窦性心律异常的召回率分别为83%、90%、90%左右。综上,深度残差神经网络对比起循环神经结构和集成模型,在异常类别的召回率上都有提升,显著的提升了诊断效果。基于上述单一模型效果,从异常诊断的北极星指标召回率可知最优单一模型能够使异常类别的召回达到可接受范围,但由于样本信息不均衡,在最少数类室性心律失常上仍存在一定短板效应,所以为增强室性心律失常样本研判,对上述模型进行融合,弥补单一模型缺陷。即以循环神经网络或深度残差神经网络作为基学习器,以梯度提升决策树为元学习器进行stacking融合,对比多种融合模型效果。最终结论为在数据集下最佳模型为深度残差神经网络与梯度提升决策树的stacking融合模型(Res Net-GBDT),整体识别率高达99%,三种异常类别召回率均在95%以上,其最大优势体现在对最难区分的室性心律失常的效果提升上,显著优于两种学习器的单一应用,同时优于其他融合模型,使得模型在异常类别的诊断表现上达到质量提升。具体应用于心律失常的异常识别场景中,尤为关注异常类别的召回表现,为实现高召回应用目的,基于简便易取的单导联心电信号数据进行变分模态分解,再以Res Net-GBDT融合模型作为研判机制,实现可能患者的异常诊断,提升医疗效率,加强诊断效果,辅助复核医生诊断。
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