基于优化深度残差网络与社交蜘蛛优化算法的心肌梗死早期ECG信号检测研究

为解决心肌梗死(MI)早期诊断中存在的过拟合和计算负担问题，研究人员提出了一种结合深度残差网络(DRN)和新型社交蜘蛛优化(SSS)算法的检测模型。通过提取ECG信号的多模态特征（如MKMFCC、HAAR变换等）并进行数据增强，该模型在PTB和MIT-BIH数据集上实现了91.6%的准确率，显著优于传统方法。其创新性在于SSS算法融合了社交滑雪驱动(SSD)和蜘蛛猴优化(SMO)的优势，优化了DRN权重，为临床实时监测提供了高效工具。

　　

论文解读

心肌梗死(MI)是全球致死率最高的心血管疾病之一，早期诊断对降低死亡率至关重要。然而，传统检测方法如心肌对比超声心动图(MCE)依赖操作者经验，而现有深度学习模型存在过拟合、计算复杂度高、泛化性不足等问题。例如，CNN模型因矩形卷积核难以捕捉心肌环形特征，kNN分类器需人工提取大量特征，而迁移学习面临数据标注成本高和类别不平衡的挑战。这些缺陷限制了实时临床应用的可行性。

针对上述问题，印度泰米尔纳德邦Amrita工程技术学院电子与通信工程系的Pon Bharathi A团队联合其他机构开发了SSS-DRN模型，通过优化特征提取和网络结构提升MI检测性能。研究发表在《BMC Cardiovascular Disorders》，提出了一种融合社交滑雪驱动(SSD)和蜘蛛猴优化(SMO)的混合算法SSS，用于调优深度残差网络的权重参数。

关键技术方法
研究采用PTB和MIT-BIH两个ECG数据集，包含837例样本。预处理阶段使用中值滤波器去噪，随后提取四类特征：医学特征（R波峰值、QT间期等）、多核加权梅尔频率倒谱系数(MKMFCC)、HAAR变换特征和统计特征（熵、峰度等）。数据增强通过排列、随机生成和重采样实现。最终通过SSS优化的DRN进行分类，其残差块结构缓解了梯度消失问题。

研究结果

1. 模型性能验证
   SSS-DRN在测试集上达到0.916准确率、0.921灵敏度和0.926特异度，较传统方法提升13.96%（如MSMIDM模型仅0.767准确率）。ROC曲线显示，当假阳性率(FPR)为0.5时，真阳性率(TPR)达0.885，显著优于对比模型。

2. 算法对比实验
   SSS算法在100次迭代后收敛至0.011损失值，其融合SSD的随机探索和SMO的群体智能特性，使DRN权重优化效率高于PSO、遗传算法等基准方法。例如，SSS+DRN的准确率(0.869)比SMO+DRN(0.826)提升5%。

3. 特征贡献分析
   SHAP可视化表明，MKMFCC和QT间期对预测贡献最大。消融实验显示，去除预处理或统计特征会使准确率下降4.6%，证实多特征融合的必要性。

4. 噪声鲁棒性测试
   在0.06噪声水平下，模型仍保持0.879准确率，优于对比方案的0.756-0.862，归功于中值滤波器和MKMFCC的噪声抑制特性。

结论与意义
该研究创新性地将仿生优化算法与深度残差网络结合，解决了ECG信号分析中的关键瓶颈。SSS-DRN的实时性（单次预测耗时7.0959秒）使其可嵌入便携设备，推动院前急救和远程医疗发展。未来方向包括拓展至其他心律失常（如房颤AF）检测，以及融合多模态数据（如基因标记）提升个性化诊断精度。研究为AI辅助心血管疾病管理提供了可推广的技术框架。