心律失常分类系统：基于PYNQ平台优化的HLS（硬件描述语言）硬件实现

《Microprocessors and Microsystems》：Cardiac arrhythmia classification system: An optimized HLS-based hardware implementation on PYNQ platform

1. 基于FPGA的PCGQ-CNN架构通过三重分支并行处理、动态量化及跳零连接优化，在PYNQ-Z2平台上实现97.98%的ECG心律失常分类准确率，显著降低资源占用并提升推理速度。

　　在现代医疗领域，随着智能健康护理系统的不断发展，非侵入式技术如心电图（ECG）分析成为诊断心脏异常的重要手段。ECG信号能够提供关于心脏节律和电活动的关键信息，帮助识别如心律失常等疾病。然而，传统的ECG分析方法通常依赖于软件平台，运行在CPU或GPU上，这使得其在实时性和资源效率方面存在局限。为了克服这些限制，近年来研究者开始探索将深度学习（DL）模型部署在边缘设备上的可能性，尤其是在资源受限的现场可编程门阵列（FPGA）平台上。FPGA以其可重构性和并行处理能力，成为实现高效、低延迟AI推理的理想选择。

当前，大多数基于FPGA的深度学习模型主要采用一维卷积神经网络（1D-CNN）结构，并且通常按照顺序执行。这种顺序结构会导致大量的内存访问，影响系统吞吐量并增加延迟。此外，FPGA平台上的资源使用，如查找表（LUTs）、触发器（FFs）、数字信号处理（DSP）模块和块随机存取存储器（BRAM），都受到严格限制。因此，如何在保持模型精度的同时，提高硬件效率，成为研究人员关注的重点。本研究提出了一种新型的三分支卷积神经网络（Tri-branch CNN）架构，结合了FPGA的并行处理能力和高效的资源利用策略，以实现对心律失常的准确分类。

本研究的核心创新在于设计了一种名为Pool-Conv-Graded-Quantized（PCGQ）的卷积神经网络模块。该模块通过动态量化方法，实现了逐层调整精度的机制，从而在降低计算复杂度的同时，保持模型的分类性能。与传统的固定精度量化方法相比，动态量化能够更好地适应不同层的计算需求，减少量化误差，提高模型的鲁棒性。此外，PCGQ模块还结合了池化和卷积操作，使得模型能够在处理ECG信号时，同时提取细粒度和高阶的时间特征，从而增强其对时间序列模式的识别能力。

为了进一步优化硬件效率，本研究引入了“跳过零”连接机制。该机制通过一个选择单元，将非零卷积滤波器权重直接传递给乘加（MAC）操作，从而减少冗余计算，提高DSP模块的利用率。MAC操作是卷积运算的核心，而跳过零技术能够有效减少不必要的乘法运算，降低计算负载。同时，为了减少池化操作的延迟，研究者还提出了一种“池内合并”功能模块，使得池化和卷积操作可以在同一硬件单元中并行执行，从而提高整体处理速度。

此外，本研究还对硬件资源的利用进行了深入分析。通过使用高阶综合（HLS）工具，研究者能够在不依赖传统硬件描述语言（HDL）的情况下，实现对深度学习模型的硬件优化。HLS工具能够将模型设计转换为高效的硬件实现，通过分块、并行和流水线等技术，提高系统的吞吐量和资源利用率。这种基于HLS的优化方法不仅降低了开发难度，还使得FPGA实现更加灵活和可扩展。通过实验验证，本研究提出的模型在PYNQ-Z2 FPGA平台上实现了27.79%的LUTs使用率、12.24%的FFs使用率、50.45%的DSP使用率以及34.29%的BRAM使用率，同时达到了347 GOPS的吞吐量和45 ms的延迟，这表明该模型在资源受限的硬件平台上具有良好的性能表现。

在实际应用中，本研究提出的三分支CNN架构不仅适用于医疗设备，还能够广泛应用于便携式健康监测系统。通过使用PYNQ框架，研究者能够在Python编程环境中实现对FPGA的高效控制，使得硬件加速与软件开发相结合。PYNQ框架由AMD-Xilinx开发，提供了一个开放源代码的平台，使得研究人员能够在高抽象级别上进行系统级开发，同时实现对FPGA的快速部署和优化。PYNQ-Z2 FPGA板集成了ARM Cortex-A9双核处理器和Xilinx Zynq-7000 SoC，能够支持复杂的软件算法和硬件加速功能，为实时ECG分析提供了坚实的基础。

本研究还对模型的分类性能进行了评估。通过使用MIT-BIH心律失常数据集，并按照AAMI EC57标准进行测试，研究者发现该模型在五类ECG节拍分类任务中达到了97.98%的分类准确率。这一结果表明，本研究提出的模型在医疗应用中具有较高的可靠性。同时，模型的高精度和低延迟特性，使得其在实时诊断和健康监测系统中具有重要的应用价值。

为了进一步提高模型的可解释性，研究者在设计中采用了高阶综合工具，使得硬件架构能够在保持性能的同时，实现更清晰的信号处理流程。通过HLS工具的优化，研究者能够在硬件实现中调整精度、降低延迟、优化资源利用，并确保模型的稳定性。这种优化方法不仅适用于当前的心律失常分类任务，还能够推广到其他类型的ECG信号分析，如心肌梗死检测、心力衰竭预测等。

此外，本研究还探讨了模型在不同数据类型下的表现。通过比较使用8位无符号整数（UINT8）与传统32位浮点数（FP32）格式对硬件资源利用的影响，研究者发现采用更窄的数据类型能够显著降低硬件资源的需求，同时保持较高的分类精度。这一发现为未来在资源受限环境下的深度学习模型优化提供了重要的参考。

在硬件实现方面，本研究采用了多种优化策略，包括模型压缩、量化误差控制、数据重用优化等。通过这些策略，研究者能够在保持模型性能的同时，降低硬件成本，并提高系统的可扩展性。模型压缩技术，如剪枝和量化，能够有效减少模型的参数数量和计算复杂度，使得其更适合部署在FPGA等边缘设备上。然而，剪枝可能会导致模型精度下降，因此本研究提出了一种剪枝-free的架构，通过并行处理和特征融合，减少冗余操作，同时保持较高的分类准确率。

本研究的最终目标是开发一个独立的便携式心律失常分类系统，使其能够在医疗资源有限的环境下，提供高效的诊断服务。通过结合FPGA的并行处理能力和PYNQ框架的灵活性，研究者能够实现一个快速、可靠、低功耗的硬件系统，使得ECG信号分析更加贴近实际应用场景。该系统的开发不仅有助于提高医疗诊断的准确性，还能够降低医疗成本，提高医疗资源的利用率。

在实际应用中，该系统能够被广泛部署在移动设备、智能手表、远程健康监测系统等场景中。通过FPGA的硬件加速能力，该系统能够在短时间内完成ECG信号的分析，为医生提供实时的诊断信息。同时，由于系统具备较高的分类准确率和较低的功耗，使得其在医疗设备中的应用更加广泛。该系统的开发不仅有助于提高医疗诊断的效率，还能够推动医疗技术的智能化发展。

综上所述，本研究提出了一种基于FPGA的三分支CNN架构，结合了动态量化、跳过零连接和池内合并等优化技术，以实现对心律失常的高效分类。该模型在PYNQ-Z2 FPGA平台上实现了良好的性能表现，同时保持了较高的分类准确率。通过HLS工具的优化，研究者能够在不依赖传统HDL的情况下，实现对深度学习模型的高效部署。该系统的开发不仅有助于提高医疗诊断的准确性，还能够降低医疗成本，提高医疗资源的利用率，为未来的智能医疗设备提供了重要的技术基础。