本文是一篇计算机软件论文，本文基于特征融合的角度提出一种使用特征融合对房颤进行自动检测的算法，主要工作内容包括以下几点：（1）提出了一种基于 ResNet 和 GRU 的房颤检测算法。传统方法波形特征难以提取，且预处理步骤复杂。这里使用深度学习方法进行分类，具体的包括将数据进行数据预处理后通过残差网络提取其空间特征，然后再经过门控循环单元提取其时序上的特征，将两者结合，提取不同类型的特征对心电进行分类取得了不错的结果。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
全世界每 10 名死者中就有 3 名是由于心血管疾病引起的，死亡率是随着年龄的增长而上升[1]。在《中国心血管病报告 2019》[2]概要中，我们国家中患有心血管疾病的患者已经到了 3.30 亿次。且我国心血管疾病患病的人数呈升高趋势[3]。心律失常是心血管疾病的重要组成部分，其在包括成年人[4]和胎儿[5]在内的不同年龄段中都是一个有意义且重要的问题。目前检测各种类型的心律失常的计算技术和深度学习方法已得到广泛开发，这些方法用来分析心电图（Electrocardiogram，ECG）信号，并通过更好地理解医学意义来协助临床诊断[6,7]。在进行心律失常分类之前，我们需要将数据集分为两种，其中一种用来对模型进行训练，另一种对数据进行测试。数据划分方式通常分为患者内和患者间两种方式的数据。患者内方式的数据是从单个患者的所有心跳中随机选择训练集和测试集，而患者间是从不同的患者中随机挑选训练集和测试集，心电之间相关性不大。目前心律失常的研究多为患者内实验数据，总体准确率可达 98%以上[8][9]。可以看出此类方式已经取得了良好的效果。从两个数据选项的定义，我们可以知道患者间的划分方式具有更多的现实意义。然而，在心律失常分类方面，只有少数研究使用了患者间范式，其分类结果远低于患者内范式。
心房颤动（Atrial Fibrillation，AF）是一种危害性很大的疾病，其患病率随着年龄的增长而增加。在 40 到 50 岁时概率小于百分之零点五，但在 60 岁时概率则变为了百分之五到百分之十五之间。房颤的心率在每分钟 100 到 175 次之间。窦性心律是每分钟 60 到 100 次。心房颤动常见的临床表现为心脏跳动快速、常常伴随着身体乏力或者身体劳累、眩晕感强烈、心前区作痛、气短等，但许多患者在发作时没有表现出现任何症状，或症状轻微如心悸、心慌，令人难以察觉，或由于某些疾病与房颤症状相似而忽视了房颤的筛查诊断。房颤发作时间过长，易于在心房内形成血管异常的血凝块，一旦这个异常的血凝块移位，它就会进入体内的血液循环。若流到供给心脏血液的动脉就可能造成急性心肌梗死疾病的发生；流至大脑就容易造成脑栓塞，即脑卒中；流入下部肢体的血管可能会阻塞动脉血流导致下肢肢体缺血甚至坏死。这不仅深深影响了病人的自身生活能力，降低病人的生活质量，严重时还危及病人的生命安全。
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1.2 心房颤动检测算法的研究现状
心房颤动信号的检测主要分为四个部分，包括数据预处理，特征提取，特征选择和分类。第一步旨在消除各种类型噪音，包括信号中的移动性伪影和基线干扰信号。第二步即特征提取过程，具体为降噪后将输入的 ECG 信号分为单独的心跳波形，然后在医学和统计知识的基础上，提取 ECG 特征。第三步为特征选择过程，以使特征更加区分并阻止特征冗余。常用的特征选择方式通常是一些降低维度的算法和一些智能分组算法。这一步不是必需操作，也有很多检测方法不使用特征选择。最后一步是分类。已经提出了许多学习算法来对 ECG 进行分类信号，其中最流行的算法是线性判别（Linear Discriminant，LD）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）、随机森林（Random Forest，RF）和人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）。其中，特征提取直接影响心房颤动信号分类的精确性和效率。文献中常用的对特征进行提取的方法通常分成两类，基于传统算法的特征的提取和基于深度学习的特征的提取。
图 1.1 自动房颤检测机制
1.2.1 基于传统方法的心电信号检测算法
传统方法提取 ECG 的特征通常分为三种类型。第一类是提取 ECG 信号的统计特征，即使用统计数据汇总一系列 ECG 数据。典型的统计数据包含最大最小值，方差，峰度，偏度，计数，百分比和平均值等。Kaya Y 等人[17]计算出心跳的统计和时间特征，如偏度，峰度，标准偏差和平均值，并且分三步进行心律失常分类模型评估；第一步，计算心跳的统计时间特征。其次，使用遗传算法（Genetic Algorithm，Gas）、 ICA 和 PCA 对特征进行缩减；最后，采用决策树（Decision Tree， DT）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、神经网络（Neural Network，NN）和 k 近邻（K-Nearest Neighbor，K-NN）四种方法进行分类。利用 PCA 和ICA 特征，K-NN 的分类后的准确率分别是 98.86%和 99.11%。利用统计和时间特征，使用 SVM，准确率到达 98.92%。最好的指标是采用遗传算法后再使用 K-NN分类的模型，各项指标分别为：准确率 99.30%，灵敏度为 98.84%，特异性为98.40%。Athif M 等人[18]提取统计和形态特征，使用支持向量机进行分类，在五倍交叉验证中，该算法从非房颤节律检测到房颤的各项指标分别为：灵敏度为77.5%，特异性为 97.9%，准确度为 96.1%。当使用隐藏测试集评估时，它分别为“正常”，“AF”和“其他”类别实现了 89%、78%和 67%的 F1 测量。
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第 2 章 心电信号及房颤基本知识
2.1 心电信号的基本知识
心脏在胸部位置，在胸骨后面和隔膜上方的肺中间。它被心包围，大小和拳头差不多，重约 250-300 克。 心脏肩负着向整个分布于全身各部的连续封闭管道系统输送血液的责任。循环系统向身体的器官和组织输送急需的氧气和营养物质，然后再返回心脏和肺部进行再生。这种永恒的循环代表了人类生活的科学本质。平均每天心脏会“跳动”，即扩张和收缩将近 100000 次，同时泵送大约 2000 加仑的血液。本质上当上述泵送和循环功能受到干扰时心脏病就会出现。虽然心脏病有多种形式，但其变异可分为两类。一类心脏病是出生的时候就有的器官缺陷，包括先天性的被称为“先天性”的心脏病，这些缺陷可能会拦阻心脏或心脏附近血液的流动，此外这些缺陷可能导致血液以异常的方式流经心脏；另一方面“充血性”心力衰竭并不一定涉及先天器官缺陷，相反当心脏的泵血功能受到长期发展的潜在疾病的限制时，如动脉阻塞或高血压，就会出现这种情况。
2.1.1 心电信号的产生
电位发生在所有的心肌细胞中，包括激活（去极）和恢复（复极）。在激活和恢复过程中，随着细胞类型的差别，动作电位的外观也有所不同。因为离子是带电的，它们的运动就会产生电流。所有围绕心脏的组织和液体都有丰富的离子，这意味着它们可以充当电导体。因此，在心肌中产生的电流被传导到皮肤，在那里它们可以被电极检测到。
被检测到的心肌中产生的电流就是心电信号，其强度的波动被心肌细胞的极化状态所影响，从而形成心电图，反映在 ECG 上是 P 波、QRS 波群、T 波等主要变化。在静息状态即开始的时候膜内是负离子，膜外是正离子。当受到一个外来的电流刺激时，膜的内部和外部之间的电势差会改变。流动的正离子和负离子形成去极化对，从而产生较大的电势变化，这种变化显示在波形上就是上升趋势。去极化完成后，膜内外的内部和外部电子离子变为外部负和内部正离子，并且离子流向发生变化，正电荷的流出。膜的内部和外部之间的电势差变小逐渐返回到静息状态。显示在波形上就是下降趋势。此循环将重复进行形成规则的 ECG 信号波形，即 P-QRS-T 波形。
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2.2 房颤的生理机制及分类
当心脏的两个上心房出现混乱的电信号时会产生房颤。其结果是心跳速度快且不规则。房颤的心率在每分钟 100 到 175 次之间。正常的心率范围是每分钟 60到 100 次。房颤常见的临床表现为心脏跳动速度加速、伴有没有力气或者疲惫感、头晕目眩甚至昏迷、心前区作痛、压迫感或喘息等，但许多患者在发作时没有表现出现任何症状，或症状轻微如心悸、心慌，令人难以察觉，或由于某些疾病与房颤症状相似而忽视了房颤的筛查诊断。
由图 2.4 所示，心脏由两个上腔室（心房）和两个下腔室（心室）组成。其中窦房结存在于心脏的右心房内，这是心脏的天然起搏器。窦房结产生正常开始每个心跳的信号。通常，信号通过两个上心腔，然后通过上下心腔之间的连接路径（称为房室节点）传播。信号的运动导致心脏挤压（收缩），将血液输送到心脏和身体。
在心房颤动中，心脏上腔室中的信号混乱。如图 2.4 所示。房室结受到试图到达心室的冲动的轰炸。心室也快速跳动，但不如心房跳动，因为并非所有冲动都通过。当 ECG 信号迅速紊乱时就会发生房颤。这导致心脏的上腔不规则收缩(或颤动)，使它们无法将血液完全泵入心脏的下腔。这可能会使心脏难以向全身输送足够多的富氧血液。
图 2.4 房颤和正常的电信号
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第 3 章 基于残差网络和门控循环单元的房颤检测算法 .............
