本文主要是介绍12导联心电图的分类：2020年心脏病学物理网/计算挑战赛，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
原文位置：12导联心电图的分类：2020年心脏病学物理网/计算挑战赛 |乔治·穆迪生理网挑战赛 (physionet.org)
论文原文位置：CinC2020-328.pdf
1.挑战介绍
心电图 （ECG） 是放置在躯干表面的电极对心脏电活动的非侵入性表示。标准的12导联心电图已被广泛用于诊断心律失常等多种心脏异常，并预测心血管发病率和死亡率。心脏异常的早期和正确诊断可以增加成功治疗的机会。然而，人工解读心电图非常耗时，需要训练有素的技术人员。 心脏异常的自动检测和分类可以帮助医生诊断记录的越来越多的心电图。在过去十年中，越来越多的尝试刺激 12 导联心电图分类。其中许多算法似乎具有准确识别心脏异常的潜力。然而，这些方法中的大多数仅在单个、小型或相对同质的数据集中进行了测试或开发。2020年PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge提供了一个通过提供来自广泛来源的数据来解决这个问题的机会。
2.学习论文
Bag of Tricks for Electrocardiogram Classification With Deep Neural Networks
2.1引言
心电图（ECG）是一种常用的非侵入性诊断工具，用于记录心脏的电活动。标准的12导联心电图对于检测各种心脏异常如心房颤动等至关重要。计算机辅助的心电图分类对于自动化的心电图解读变得越来越重要。然而，传统算法的误诊率往往是临床医学实践中的一个严重问题。
借助深度学习的成功，近年来心电图分类领域的算法进步主要归功于深度神经网络(DNNs)。以前的工作已经使用DNN对单导联和12导联心电图进行了分类，并展示出类似于心电图专家的高诊断性能。然而，这些方法仍然基于相对简单的DNN应用。训练过程的改进，例如损失函数的变化，尚未得到深入研究，为扩展和创新提供了巨大的空间。
在本文中，作为PhysioNet/计算心脏学挑战赛2020的一部分，我们开发了一个包含18层残差卷积神经网络的模型，用于从12导联心电图中分类临床心脏异常。我们专注于研究基于DNN的心电图分类中的一系列数据预处理、模型架构、训练和训练后处理优化方法。我们引入了几个几乎不改变计算复杂度的小修改。然而，我们的实证评估表明，结合这些改进可以显著且一致地提高性能。
2.2方法
首先，我们定义了基准实验的设置，然后介绍了一系列的改进方法。我们使用了一个宽度残差网络(WRN)，该模型类似于前期研究中使用的模型。每个模型都是在PyTorch中实现，并在一个NVIDIA V100 GPU上进行了100个epochs的训练。我们使用了二元交叉熵（BCE）损失函数，Adam优化器，批大小为128，学习率为0.001，L2权重衰减为0.0005，丢弃概率为0.3。
3.模型
为了高效处理变长的心电图，我们在训练和验证过程中采用了以下步骤：
①使用长度为4,096个样本（约4秒）且重叠512个样本（约1秒）的滑动窗口将每个记录划分。
②将每个窗口逐步输入模型，直到输出模块中的最大池化层。
③将来自窗口的中间输出连接起来，并使用最大池化层将它们转换为定长向量。
④将定长向量传入最后一个稠密层和sigmoid激活函数。
简单来说，我们通过将心电图数据分成一系列重叠的时间窗口，并将每个窗口逐个输入模型进行处理。然后，将这些窗口的中间输出连接起来，通过最大池化操作得到一个定长的向量表示。最后，将这个向量传入最后一个稠密层，并使用sigmoid激活函数得到最终的分类结果。这样做的目的是能够有效地处理变长的输入数据，并使其适应固定长度的神经网络模型。
4. 结论
在本研究中，我们探索了一系列的优化方法来训练用于心电图分类的DNN。这些优化方法对数据预处理、模型架构、训练和训练后处理过程引入了一些小的修改。将它们全部结合起来，显著提升了识别心脏异常的性能。
作为PhysioNet/计算心脏学挑战赛2020的一部分，我们对该方法在真实的临床环境中使用异构数据集和新的评分指标进行了评估。因此，改进后的结果显示出其潜力，使其更接近临床医学的日常实践。我们认为未来的重要工作之一是将模型的性能和混淆矩阵与心电图专家进行比较。通过分析，我们能更客观地评估模型，并更好地了解其优势和不足之处。
5.基础知识：
心电图中的导联是指将多个心电极连接到患者的身体上，以测量心脏电活动的传递和变化。每个导联记录了心脏电流在不同位置之间的电压差异。通常，心电图采用标准的十二导联配置，其中包括六个肢体导联和六个胸部导联。通过分析不同导联的心电信号，医生可以评估心脏的节律、电传导情况以及可能存在的异常或疾病。导联在心电图诊断中起着关键作用，帮助医生了解心脏的功能和健康状况。
使用带有预热和余弦退火策略的学习率调度器意味着在训练过程中对学习率进行动态调整。
首先，预热（warm-up）指的是在初始阶段将学习率逐渐增加到一个较高的值。这样做的目的是避免模型在初始阶段就陷入局部最小值，并帮助模型更快地收敛。
其次，余弦退火（cosine annealing）是一种学习率调度的策略。余弦退火通过在每个训练步骤中按照余弦函数的形状缓慢降低学习率，从而使模型在训练过程中逐渐减小学习率。这种策略可以帮助模型更好地探索参数空间，并在训练后期获得更好的性能。
综合起来，使用带有预热和余弦退火策略的学习率调度器意味着在训练过程中逐渐增加学习率（预热），然后根据余弦函数的形状逐渐降低学习率（余弦退火），以帮助模型更好地进行训练并获得更好的性能。
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