深度学习解析蛙心信号混沌动力学：从生物时间序列中挖掘心律失常新见解

《Neurocomputing》：Deep learning for analyzing chaotic dynamics in biological time series: Insights from frog heart signals

本文提出了一种结合深度学习（DL）与心脏动力学模型的创新算法，有效解决了短时、噪声生物时间序列（如蛙心信号）的混沌动力学分析难题。该算法通过逻辑斯蒂映射（Logistic Map）训练递归神经网络，并利用动作电位时程（APD）恢复曲线模型进行验证，实现了对实验数据中混沌行为的高精度自动分类，为心律失常（如颤动）的机制研究和靶向治疗策略开发提供了新工具。

　　

Section snippets

DL algorithm for analyzing chaotic dynamics in biological time series

本节我们提出了一种分析生物（心脏）时间序列中混沌动力学的新算法。该算法包含四个步骤：

步骤1：深度学习设置与训练。随机初始化多个具有递归特性的神经网络（采用文献[43]提出的架构），使用逻辑斯蒂映射（Logistic Map）生成长度为L的时间序列进行训练，训练周期为E轮（采用早停法和验证集）。

步骤2：利用深度学习分析混沌动力学

Results of DL algorithm for analyzing chaotic dynamics in biological time series: frog heart signals

本节我们说明实验数据（蛙心信号）的获取方式（第3.1节），应用前述算法1分析其混沌动力学（第3.2节），并与标准技术的结果进行简要对比（第3.3节）。

Conclusions

实践中实验数据量日益增长，因此需要能够对其进行自动分类的技术。真实世界数据常存在噪声干扰、记录短暂、样本量有限等问题，且无法记录系统的所有变量。本文提出了一种基于深度学习的算法，用于分析生物时间序列中的混沌现象。该算法通过不同的步骤……