多个实例的心电图分类学习算法

资 源 简 介

多个实例的心电图分类学习算法

详 情 说 明

心电图分类是通过分析患者的心电信号来识别心血管疾病的关键技术。传统单信号分析方法难以应对临床中常见的多导联、长时程心电图数据，而多实例学习框架为此提供了创新解决方案。

该算法将整段心电图视为包含多个子信号的"包"，每个心跳周期作为独立实例。通过双重注意力机制，模型能同时学习心跳级别的局部特征和导联间的空间相关性。核心创新在于采用层级特征提取策略：先使用时频分析捕捉单个心跳的形态特征，再通过图神经网络建模不同导联间的拓扑关系。

在实际医疗场景中，这种算法展现出三大优势：1）自动处理不同长度的原始心电图数据，2）对噪声和异常心跳具有鲁棒性，3）可解释性强，能定位致病性心跳的位置。相比传统方法，在房颤检测等任务中实现了约15%的准确率提升。

当前研究前沿正探索将生理先验知识嵌入模型架构，以及开发适用于移动端设备的轻量化版本。这些进展为动态心电监测和早期疾病预警提供了新的技术路径。