1. 本选题研究的目的及意义
近年来，心血管疾病已成为全球死亡的首要原因，而心电图（ECG）作为心血管疾病诊断的重要依据，其准确解读对于疾病的及时诊断和治疗至关重要。
传统的ECG信号分析主要依赖于人工判读，但这种方法存在着效率低、易受主观因素影响等局限性。
随着深度学习技术的快速发展，其在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，也为ECG信号的自动分类提供了新的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习在ECG信号分类领域受到越来越多的关注，国内外学者进行了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
国内学者在基于深度学习的ECG信号分类方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
1.基于卷积神经网络(CNN)的ECG分类:国内学者探索了不同CNN架构在ECG信号分类中的应用，例如，使用一维CNN进行心律失常分类[1]，利用残差网络(ResNet)提高分类准确率[2]等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.ECG信号预处理:针对ECG信号中存在的噪声和基线漂移等问题，研究合适的信号预处理方法，如小波变换、经验模态分解等，以提高信号质量。
2.深度学习模型构建:研究并选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，用于ECG信号的特征提取和分类。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:系统查阅国内外相关文献，了解ECG信号分类方法、深度学习技术应用现状以及ECG信号分类系统开发等方面的研究成果，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与预处理:收集ECG信号数据，数据来源包括公开数据集(如MIT-BIHArrhythmiaDatabase)和医院合作，并对收集到的数据进行预处理，包括去噪、基线校正等，以提高数据质量。
3.模型构建与训练:选择合适的深度学习模型，例如CNN、RNN等，并根据ECG信号的特点对模型结构进行设计和优化。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.改进深度学习模型:针对现有深度学习模型在ECG信号分类中存在的不足，如对噪声敏感、泛化能力有限等问题，研究改进模型结构或提出新的网络结构，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
2.优化模型训练策略:针对ECG信号分类任务的特点，研究更有效的模型训练策略，例如，采用数据增强技术扩充训练数据，使用迁移学习方法提高模型训练效率等，以提升模型的性能。
3.开发实用性强的ECG信号分类系统:结合临床实际需求，开发功能完善、操作简便、实用性强的ECG信号分类系统，为医生提供辅助诊断工具，并探索系统的临床应用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘文博, 郭艳玲, 王彦辉, 等. 基于卷积神经网络的心电信号分类方法研究进展[J]. 电子学报, 2020, 48(12): 2601-2614.
2. 张恒, 冯前进, 程慧, 等. 基于深度学习的心电信号分类研究综述[J]. 计算机科学, 2021, 48(4): 1-12.
3. 程浩, 张浩, 尹路, 等. 基于深度学习的心电图自动诊断技术研究进展[J]. 中国医疗设备, 2021, 36(06): 103-108.
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