隨著醫療科技的進步，深度學習技術的應用日益廣泛，尤其在心電圖訊號處理領域展現出顯著的潛力。心電圖訊號分析的複雜性使得傳統方法在特徵提取和疾病診斷方面存在侷限性。深度學習的出現，為自動化特徵提取、提高診斷準確性提供了新的途徑。本文將深入探討深度學習技術如何應用於心電圖訊號處理，並分析其優勢與挑戰。
心電圖訊號處理與深度學習技術
心電圖（ECG）訊號是一種複雜的生物訊號，包含了大量的心臟活動訊息。為了有效地提取和分析這些訊息，需要進行多個階段的處理。以下是心電圖訊號處理的主要步驟：
第一階段：訊號預處理
在這個階段，需要對原始的心電圖訊號進行預處理，以去除噪音和幹擾。這可以透過過濾、去除基線漂移等方法來實作。
第二階段：特徵提取
在這個階段，需要從預處理後的訊號中提取有用的特徵。常用的特徵提取方法包括時域和頻域分析。時域分析可以提取訊號的時域特徵，如均值、變異數、偏度和峭度等。頻域分析可以提取訊號的頻域特徵，如功率譜密度等。
第三階段：特徵選擇
在這個階段，需要從提取出的特徵中選擇最有用的特徵，以減少特徵的維度和提高模型的效能。常用的特徵選擇方法包括過濾器方法、包裝器方法和嵌入式方法等。
深度學習技術在心電圖訊號處理中的應用
深度學習技術是一種強大的機器學習方法，已經被廣泛應用於心電圖訊號處理中。以下是深度學習技術在心電圖訊號處理中的主要應用：
卷積神經網路（CNN）
CNN是一種常用的深度學習模型，已經被廣泛應用於影像和訊號處理中。CNN可以自動提取訊號的特徵，無需手動設計特徵提取器。CNN的主要組成部分包括卷積層、池化層和全連線層等。
迴圈神經網路（RNN）
RNN是一種常用的深度學習模型，已經被廣泛應用於序列訊號處理中。RNN可以自動提取訊號的時序特徵，無需手動設計特徵提取器。RNN的主要組成部分包括輸入層、隱藏層和輸出層等。
混合模型
混合模型是指結合多個深度學習模型的方法，已經被廣泛應用於心電圖訊號處理中。混合模型可以自動提取訊號的多種特徵，無需手動設計特徵提取器。混合模型的主要組成部分包括卷積層、池化層、迴圈層和全連線層等。
看圖說話：
graph LR
A[心電圖訊號] --> B[訊號預處理]
B --> C[特徵提取]
C --> D[特徵選擇]
D --> E[深度學習模型]
E --> F[心臟病診斷]
這個圖表展示了心電圖訊號處理的主要步驟，從訊號預處理到心臟病診斷。透過這個圖表，可以清晰地看到心電圖訊號處理的流程和深度學習技術在其中的作用。
深度學習技術在心電圖分類別中的應用
深度學習技術已經被廣泛應用於心電圖（ECG）分類別領域。心電圖是一種非侵入性的檢查方法，用於記錄心臟的電活動。透過分析心電圖，可以診斷出各種心臟疾病。
卷積神經網路（CNN）是一種常用的深度學習模型，已經被證明在心電圖分類別中具有良好的效能。CNN的結構與人工神經網路（ANN）相似，包括輸入層、隱藏層和輸出層。然而，CNN具有更強的特徵提取能力和更好的抗噪性。
CNN的特徵提取能力主要依賴於卷積層和下取樣層。卷積層使用卷積核對輸入訊號進行卷積運算，提取出訊號的區域性特徵。下取樣層則使用池化技術對特徵進行下取樣，減少特徵的維度並保留重要訊息。
卷積層的輸出可以用以下公式描述：
$$c_{ij} = f(x_{i-1} \ast W + b_j)$$
其中，$x_{i-1}$是上一層的輸出，$W$是卷積核，$b_j$是偏置項，$f$是啟用函式。
下取樣層的輸出可以用以下公式描述：
$$X_{jl} = f(\beta_{jl} \downarrow X_{j(l-1)} + b_{jl})$$
其中，$X_{j(l-1)}$是上一層的輸出，$\beta_{jl}$是下取樣係數，$b_{jl}$是偏置項，$f$是啟用函式。
透過這些層的結合，CNN可以自動提取出心電圖訊號的有用特徵，並將其分類別為不同的類別。這種方法已經被證明在心電圖分類別中具有良好的效能和高的準確率。
看圖說話：
flowchart TD
A[心電圖訊號] --> B[卷積層]
B --> C[下取樣層]
C --> D[分類別層]
D --> E[輸出]
這個圖表展示了心電圖分類別的基本流程。心電圖訊號首先被輸入到卷積層，然後被下取樣層處理，最終被分類別層分類別為不同的類別。這種方法已經被廣泛應用於心電圖分類別領域，並具有良好的效能和高的準確率。
深度學習在心電圖分類別中的應用
心電圖（ECG）是一種非侵入性的檢查方法，能夠記錄心臟的電活動。近年來，深度學習技術被廣泛應用於心電圖分類別，以自動診斷心臟疾病。其中，卷積神經網路（CNN）和長短期記憶網路（LSTM）是兩種常用的深度學習模型。
卷積神經網路（CNN）
CNN是一種特殊的神經網路，能夠處理二維資料。然而，在心電圖分類別中，CNN通常被用於處理一維資料。為此，需要對CNN模型的結構進行調整。圖7.8展示了一個用於心電圖分類別的CNN模型。
該模型由五個主要層組成：輸入層、兩個卷積層、一個全連線層、兩個下取樣層和輸出層。根據Li等人的研究（2000），每個神經元的輸入與前一層的輸出密切相關，主要用於提取區域性訊息。在C1卷積層中，生成18個卷積核，每個長度為7個取樣點，輸入為130個取樣點的ECG資料。這也生成18個特徵向量和124個取樣點。
C1層的特徵向量在S1層中池化，生成62個取樣點；C2層包含18個卷積核，每個長度為7個取樣點，其輸出包含324個特徵向量和56個取樣點。當特徵向量再次在S2層中池化時，其長度分佈在28個取樣點上，然後送到輸出層進行分類別結果評估。
長短期記憶網路（LSTM）
迴圈神經網路（RNN）對於評估時間變化訊號的底層表示非常重要，是為瞭解決序列問題而開發的一種網路拓撲。1997年，Hochreiter和Schmidhuber提出了RNN的一個重要升級，稱為長短期記憶（LSTM）。因此，近年來，LSTM的應用得到了廣泛的改進。
LSTM是RNN架構中最常用的型別之一。因此，LSTM網路（單元）是一種重要的結構，包含記憶塊和記憶細胞，以及閘單元。使用乘法輸入閘單元可以幫助抵禦負面影響（Zhang等，2019）。根據Kumar等人的研究（2021），輸入閘控制資料流入記憶細胞，而輸出閘控制資料流從記憶細胞到其他LSTM塊。LSTM單元中的資料流由輸入閘（表示為“i_t”）、忘記閘（表示為“f_t”）和寫閘（表示為“o_t”）控制。
這兩種深度學習模型在心電圖分類別中都表現出了良好的效能。然而，選擇哪種模型取決於具體的應用和資料特徵。未來，深度學習技術將繼續在心電圖分類別中發揮重要作用，幫助臨床醫生更好地診斷和治療心臟疾病。
看圖說話：
flowchart TD
A[輸入層] --> B[卷積層]
B --> C[池化層]
C --> D[全連線層]
D --> E[輸出層]
E --> F[分類別結果]
上述流程圖展示了CNN模型在心電圖分類別中的基本流程。輸入層接收心電圖資料，卷積層和池化層提取特徵，全連線層進行特徵整合，輸出層輸出分類別結果。這個流程圖簡單地展示了CNN模型在心電圖分類別中的應用。
長期記憶神經網路（LSTM）在心電圖（ECG）訊號中的應用
長期記憶神經網路（LSTM）是一種特殊的迴圈神經網路（RNN），它能夠學習和記憶長期的時間依賴關係。這使得它特別適合於處理時間序列資料，例如心電圖（ECG）訊號。心電圖訊號是心臟電活動的記錄，分析這些訊號可以幫助診斷心臟疾病，例如心肌梗塞。
LSTM架構
LSTM的架構包括多個時間戳， 每個時間戳都有一個輸入向量、隱藏變數和細胞狀態。輸入向量代表在特定時間戳輸入到LSTM細胞的資料，隱藏變數代表LSTM細胞的輸出，細胞狀態代表LSTM細胞的內部記憶。
LSTM的運作
LSTM的運作可以分為幾個步驟：
- 忘記門：忘記門是一個控制LSTM細胞是否忘記之前的記憶的單元。忘記門的輸出是透過一個邏輯函式計算出來的，該函式取決於輸入向量、之前的隱藏變數和之前的細胞狀態。
- 輸入門：輸入門是一個控制LSTM細胞是否接受新的記憶的單元。輸入門的輸出是透過一個邏輯函式計算出來的，該函式取決於輸入向量和之前的隱藏變數。
- 細胞狀態：細胞狀態是LSTM細胞的內部記憶。它是透過忘記門和輸入門的輸出計算出來的。
- 隱藏變數：隱藏變數是LSTM細胞的輸出。它是透過細胞狀態和輸入向量計算出來的。
LSTM在ECG訊號中的應用
LSTM可以用於分析ECG訊號，以診斷心臟疾病。LSTM可以學習ECG訊號中的模式和關係，從而預測心臟疾病的發生。
架構
LSTM的架構可以如下所示：
- 輸入層：接收ECG訊號的輸入向量。
- LSTM層：包含多個LSTM細胞， 每個細胞都有一個輸入向量、隱藏變數和細胞狀態。
- 輸出層：輸出LSTM層的輸出。
訓練
LSTM可以透過反向傳播演算法進行訓練。訓練的目的是最小化LSTM的損失函式，從而使LSTM能夠學習ECG訊號中的模式和關係。
看圖說話：
graph LR
A[輸入層] --> B[LSTM層]
B --> C[輸出層]
C --> D[預測]
D --> E[診斷]
LSTM的架構可以用上述圖表表示。輸入層接收ECG訊號的輸入向量，LSTM層包含多個LSTM細胞，輸出層輸出LSTM層的輸出。最終，LSTM可以用於預測心臟疾病的發生。
綜觀心電圖訊號處理技術的發展脈絡，從傳統的訊號預處理、特徵提取到深度學習技術的應用，展現了醫療診斷領域的革新。深度學習模型，尤其是CNN、RNN和LSTM，憑藉其自動化特徵提取和時序資料處理能力，為心臟疾病診斷提供了更精準、高效的解決方案。然而，深度學習模型的建立並非一蹴可及，模型的訓練、引數調整及臨床驗證仍是目前發展的瓶頸。展望未來，隨著模型最佳化和資料積累，結合可解釋性AI技術，可望提升模型的可信度與臨床應用價值。玄貓認為，深度學習技術在心電圖訊號處理領域的應用潛力巨大，值得持續關注和投入。
