深度医疗(1) - 基于深度学习心电图(ECG)特征识别
本文介绍了通过深度学习进行心电图特征识别的应用。首先简要介绍了心电图的基本知识和相关背景，并详细描述了公开可用的心电图数据集MIT-BIH Arrhythmia Database及其标注信息下载方式。接着探讨了基于ResNet模型的神经网络处理方法及其架构设计，并讨论了单模式和多模式下的处理方式及性能分析。此外还指出了当前模型中存在的问题并提出了优化方案如调整CNN滤波器维度或引入密集连接网络等。文章最后提到心电图识别领域每年举办的比赛并附上2017年的比赛结果作为参考（彩蛋）。
深度医疗源自笔者在深度学习领域的医学项目实践。经过系统整理并输出了相关文档及配套教学资料，并希望通过分享能与同行切磋技艺、共同进步，在探讨中寻求更加完善的解决方案。作为一名普通的从业者，在实践中难免会犯错或存在理解偏差之处，请各位同行不吝赐教以正视听。深信通过结合深度学习与医学必将打造出性能强劲的深度医疗系统来服务大众。
在线课程: 心电图分析 (1)
本文重点讲述了基于深度学习技术的心电图特征识别方案。随后简要阐述了心电图的医学基础及其相关知识框架。之后重点分析了当前可获取的重要心电图数据集及其特点。最后深入探讨了神经网络在该领域的实现机制及其处理效果，并对其性能表现进行了全面评估。
1.什么是心电图
心脏在收缩时会进行跳动，在这个过程中会产生一系列的心脏电流变化，在随后发生的机械性收缩阶段完成这些变化的记录工作。这种图形形式地记录这些心脏电流变化的方法被定义为心电图。大多数情况下人们对于这一医疗工具都会有直接的认识，在常规体检中这项功能通常会被检查到。通过传感器与身体相连地进行检测操作后，在终端上将会显示出这样的心电图信息，并附有详细的解释说明；这样的图表能够清晰地反映出人体心脏在整个生理周期过程中的各种状态和变化情况
在心电图中，每个横向刻度对应的时间为[时间] [单位] ，而每个纵向刻度对应的电压值是[数值] [单位] 。观察图表时会发现一个规律：每个大刻度相当于五个小刻度，并等于[计算过程] ，总计为[结果] 。由此可得以下时间与电压的对应关系表，在实际应用中可以通过此表无需复杂计算即可迅速判断出心律跳动的情况。
心电图传感器不同的连接方式对应不同的导联方式，主要分为下列两种
肢体导联方式：
标准导联Ⅰ采用左上肢正极和右上肢负极配置
标准导联Ⅱ采用左下肢正极与右上肢负极的连接方式
标准导联Ⅲ通过左下肢体段的正极与左侧上肢体段的负极为基础完成连接
aVR导联回路以右侧肢体作为主波峰并以中心电极为地电位点
aVL回路左侧肢体作为主波峰起始并以中心电极为地电位点
aVF回路由左下肢体段主波峰基准并以中心电极为地电位点
胸导联方式：
2.心电图产生原理
当心肌细胞的一端受到机械或电化学刺激时（程度适当），其对钠钾等离子的通透性会发生变化（主要表现为钠离子向外流动）。这种变化会引起细胞内外正负离子浓度梯度的变化（主要是钠外流），从而导致静息电位状态被打破（此处出现去极化现象）。具体来说，在受刺激部位会出现去极化现象：该处膜外侧带有负电位而内侧带有正电位。这一过程最终形成动作电位进而引发心脏组织收缩运动
该过程通过循环往复的方式每隔一段时间重复一次就形成了具有规律性的心电图波形通常被称为P-QRS-T波形。
P-QRS-T 波的发生是由起源于窦房结的心电信号随后发出冲动所引发并沿着特定传导路径向下传递的过程。该信号依次在 atria 和 ventricles 中产生兴奋并导致心脏肌肉收缩以执行泵血功能。这种按一定顺序进行的心电信号传导过程将导致一系列的心血管相关电位变化从而在心电图上呈现出相应的波形特征。
3.数据集介绍
本研究基于 MIT-BIH Arrhythmia Database（心律失常数据库）这一数据集展开。该数据库由麻省理工学院和波士顿 Beth Israel 医院共同建设。
本研究的数据集包含了48条经过充分标注的2导联ECG数据样本；其中每条记录时长持续30分钟，并提供了与之对应的label标签文件；注释信息具有高度详细性；即每个周期的标准波形都被进行了标注；均可以从label标签文件中获取相关信息；通过界面中的导航功能即可实现对数据集的具体信息查看。
数据的获取途径为：http://link.zhihu.com/?target=https://www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/
每条数据都包含三个相关联的二进制文件组成集合：包括一个注释atr文件、一个数据dat文件以及一个头hea文件。其中每个头file通常会记录相应的基础参数和单位换算信息。
注释文件记录了心电专家对相应的心电信号做出诊断信息
该文档包含心电图曲线数据，并采用特定编码方式下的212格式进行组织（即每个周期占用三字节空间）。其中记录了两路信号信息，并按照轮流顺序进行存储，在每个周期中使用三字节来承载两组原始数据
该机构推出了PhysioBank ATM visualization platform，便于用户随时访问，极为便捷。
4.神经网络
由于心电图具有周期性波形特征，在分析时神经网络采用了两种不同的数据处理方法：单周期模式适用于单个周期的波形数据；多周期模式则适用于多个连续周期的波形数据。我们选择这种分段处理的原因在于，在单一时间间隔内的心电变化通常只能反映出一种特定的心脏异常表现形式；而当多个时间间隔的数据被整合分析时，则有可能覆盖到多种不同的异常情况（即多分类识别问题）。值得注意的是，在单时间间隔分析中可能存在多个异常征候的表现（即单个时间间隔内可能出现多种异常信号），为了简化问题并便于理解起见，在此分析中我们暂时将单一时间间隔下的异常表现限定为单一类型的表现形式
基于single pattern模式
为了更好地捕捉P-QRS-T波的整体形态特征，在数据两端增加了半个周期的信号片断。该模型采用了三层ResNet模块与一层全连接层组成。该模型的效果并不理想。仅仅作为参考方案存在。在此基础上建议大家自行进行测试并优化网络架构以提升性能。
为了更好地捕捉P-QRS-T波的整体形态特征，在数据两端增加了半个周期的信号片断。该模型采用了三层ResNet模块与一层全连接层组成。该模型的效果并不理想。仅仅作为参考方案存在。在此基础上建议大家自行进行测试并优化网络架构以提升性能。
神经网络结构
multiple pattern模式
输入数据包含几个周期波形，所以该情况下就会出现某个波形数据下包含一个以上特征，意味着softmax输出不是一种特征输出，而是会出现几种可能并列出现的情况，这个时候前面single pattern的神经网络就不能处理这种情况；
这里也以一个稍微简单的情况进行讲解，假设一个波形最多包含2种特征（最少也有一种，正常或者其他病理），这种情况下我们采用两个并行的网络进行处理，一个网络判别波形的一半label，另一个网络判别波形的另外一半label，完成鉴别后合并这些特征就能进行多特征判别。
神经网络结构
误差收敛曲线
5.存在的问题和优化方案
在实际项目中输入样本不再是常见的.dat文件格式, 而可能采用其他二进制文件(.bin)存储, 此时需要通过优化CNN结构参数来进行特征对齐, 其中当前系统采用1×3尺寸的小卷积核进行图像处理, 但由于输入为二维数据特征, 因此需将其扩展为3×3尺寸的小卷积核以适应处理需求；
为了进一步提升模型性能, 可采用替代架构以实现性能突破, 具体而言可以通过构建多分支密集连接模块来整合不同特征分支信息；对于特殊应用领域如自然语言处理任务, 则应考虑引入深度序列建模能力较强的RNN网络结构；
6.彩蛋
在心电图识别领域内定期举行着一项年度赛事，在线关注者均可参与其中。
