综述：基于可解释深度学习的心电图（ECG）心脏病分类技术：系统文献综述与未来发展方向

《Computers in Biology and Medicine》：Explainable deep learning based techniques for ECG-Based heart disease classification: A systematic literature review and future direction

本研究通过系统文献综述，分析了2018-2024年间基于可解释人工智能（XAI）的深度学习（DL）模型在ECG数据中用于心脏疾病分类的进展，总结了25个数据集、16种DL架构和8种新型XAI方法，指出数据标准化、可解释性评估不一致、临床验证缺乏等挑战，并提出未来需加强多模态数据融合、标准化评估框架及临床转化研究。

　　心脑血管疾病（Heart Disease, HD）是全球范围内造成死亡的主要原因之一，特别是在低收入和中等收入国家，其影响更为显著。心电图（Electrocardiogram, ECG）作为一种非侵入性诊断工具，因其可及性和成本效益，在HD的早期检测中发挥了重要作用。然而，尽管深度学习（Deep Learning, DL）在ECG分析中展现出了强大的性能，其缺乏可解释性仍然是一个显著的挑战，影响了医生和临床工作人员对模型结果的信任，并且限制了自动化决策的监管合规性。因此，本研究旨在系统性地分析基于可解释人工智能（Explainable AI, XAI）的DL架构在ECG数据基础上用于HD分类的研究现状，探讨这些方法的优缺点，并提出未来研究的方向。

### 心脑血管疾病的全球影响

心脑血管疾病在世界范围内对公共健康、医疗系统和经济构成了重大挑战。根据现有研究，2019年全球因HD导致的死亡人数超过1790万，占全球死亡人数的32%。这一趋势在低收入和中等收入国家尤为明显，这些国家的HD死亡人数占全球总数的四分之三。HD不仅影响个体健康，还对社会整体产生深远影响，尤其是在缺乏有效预防和管理资源的地区。因此，早期检测和诊断成为减少HD相关严重后果的关键策略。

### ECG在HD诊断中的重要性

在临床环境中，HD的诊断通常从非侵入性方法开始，如ECG、超声心动图、冠状动脉CT血管造影和心脏磁共振成像。这些工具提供了关于心脏功能和结构的重要信息，使临床医生能够检测到多种疾病，包括心律失常、心肌和心包问题。ECG作为这些技术之一，因其广泛可及性和成本效益，在HD的检测中尤为重要。然而，医生在解读ECG结果时仍面临困难，尤其是在区分正常和异常信号方面。因此，提高ECG分析的可解释性成为提升临床信任和模型透明度的关键。

### DL在ECG分析中的进展

随着人工智能和机器学习技术的进步，DL在HD的预测和分类中发挥着越来越重要的作用。与传统机器学习方法相比，DL能够高效处理高维数据，并在多种情况下展现出更高的准确性和敏感性。例如，卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及结合CNN和LSTM的混合模型已被成功应用于ECG的分类任务中，用于早期检测HD。然而，DL模型的黑箱特性使得其可解释性成为一个亟待解决的问题。许多研究指出，DL模型可能会学习到偏见模式，难以处理分布外数据，并且缺乏透明的决策路径，这限制了其在临床环境中的广泛应用。

### XAI在DL模型中的应用

为了克服DL模型的可解释性问题，研究人员开始探索XAI技术，这些技术旨在提供模型决策过程的透明度。常见的XAI方法包括SHAP、LIME、Grad-CAM、注意力机制等。这些方法在解释模型预测时提供了不同的视角，从局部解释到全局解释，从模型特定方法到模型无关方法。然而，现有的研究中，大多数仍然依赖传统的XAI技术，而较少关注新型方法。此外，XAI方法在处理时间序列数据时仍面临挑战，尤其是在捕捉ECG信号中的时间依赖性方面。

### 研究方法与数据筛选

本研究采用系统性文献综述（Systematic Literature Review, SLR）的方法，基于Kitchenham和Charters的指南，对2018年1月至2024年9月期间发表的关于基于XAI的DL在ECG分类中应用的学术文献进行了全面筛选。通过使用MeSH和布尔逻辑（OR、AND）来扩展和缩小搜索范围，我们从Medline、ScienceDirect、Web of Science和IEEE Xplore等四个数据库中提取了相关文献。在筛选过程中，我们排除了仅专注于传统机器学习算法的研究，保留了那些基于DL并结合XAI方法的文献。最终，我们筛选出51篇符合研究目标的文献，涵盖了多种数据集、预处理方法、DL架构和XAI技术。

### 数据集的多样性与局限性

在本研究中，我们发现使用的数据集具有高度的多样性，包括公开数据集和私有数据集。这些数据集在患者人口统计学、技术规格和数据可用性方面各不相同。大多数数据集是开放的，这有助于研究的可重复性和跨研究比较。然而，一些研究使用了私有数据集，这限制了研究结果的可推广性。此外，数据集的标准化和代表性也是影响研究结果的重要因素。许多数据集依赖于有限的PhysioNet和MIT-BIH基准，缺乏地理多样性。此外，数据集中存在标签噪声、类别不平衡和减少导联记录等问题，进一步影响了模型的可靠性。为了提高研究的泛化能力，未来的研究应关注多中心外部验证、详细子组报告（如年龄、性别、种族和共病情况）以及对噪声和导联配置的鲁棒性。

### 预处理技术的重要性

信号预处理是ECG分析中的关键步骤，尤其是在使用机器学习和深度学习方法时。预处理技术包括重采样、滤波、归一化、分割、降维、基线校正和去噪。这些步骤有助于提高信号质量，确保模型输入数据的准确性。重采样可以确保信号的统一性、兼容性和数据减少，而滤波技术则用于去除各种噪声和伪影，以提高信号质量。归一化用于标准化信号幅度，确保不同记录之间的可比性。基线校正有助于去除基线漂移，提高信号的清晰度和可靠性。去噪技术如带通滤波、自适应滤波和信号平均，有助于减少信号干扰。然而，这些预处理步骤的标准化和透明度仍然是一个挑战，特别是在处理高频率和多导联数据时。

### DL模型的多样性与性能评估

在本研究中，我们发现多种DL模型被用于ECG分析，包括卷积神经网络、注意力机制、RNN/LSTM/GRU、ResNet、DenseNet、MobileNet、Inception、VGG-16等。这些模型各有优劣，其中卷积神经网络被使用频率最高。性能评估方面，研究中广泛使用了准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC等指标。然而，评估指标的多样性也带来了比较困难，缺乏统一的评估标准。此外，一些研究未能提供足够的外部验证或子组分析，这影响了模型的泛化能力和可靠性。

### XAI方法的多样性与局限性

在XAI方法方面，本研究发现了多种方法被用于解释DL模型的预测。其中，SHAP是最常用的XAI方法之一，其基于合作博弈论，能够提供局部和全局的特征归因。Saliency Maps、Grad-CAM和LIME等方法也较为常见，但它们在处理时间序列数据时存在局限性。此外，一些研究提出了新型XAI方法，如基于注意力机制的模型和结合CNN与Bi-GRU的混合架构。这些方法虽然提高了模型的可解释性，但仍然存在一定的挑战，如计算复杂性、对时间依赖性的可视化不足以及缺乏临床验证。

### 代码的可获取性与研究可重复性

代码的可获取性是确保研究可重复性的重要因素。在本研究中，我们发现只有8篇研究提供了代码，其余研究则通过GitHub等平台分享。然而，代码的缺失仍然是一个主要问题，限制了研究结果的验证和跨研究比较。为了提高研究的透明度和可重复性，未来的研究应更加注重代码的共享和详细描述，以便其他研究人员能够复现和验证研究结果。

### 挑战与未来研究方向

尽管XAI在ECG分析中取得了一定进展，但仍存在诸多挑战。首先，数据质量的差异使得开发通用的预处理技术变得困难。其次，缺乏标准化的预处理协议和评估指标，影响了研究的可比性和可靠性。此外，XAI方法在处理时间序列数据时仍存在局限性，特别是在捕捉时间依赖性方面。为了克服这些挑战，未来的研究应关注以下几个方向：1）开发适应性强的噪声减少算法，以支持实时处理；2）建立标准化的预处理协议，确保数据的一致性和可靠性；3）探索多模态数据融合，结合ECG与其他生理信号以提高模型性能；4）发展适用于ECG信号的标准化XAI基准框架，确保评估的客观性和可比性；5）研究能够同时捕捉短期和长期依赖性的DL架构，如基于Transformer的模型；6）提高模型的临床验证和实际应用，通过临床试验和医生反馈来评估XAI方法的临床适用性。

### 研究的局限性

本研究的一个主要局限性在于，它优先考虑了高影响（Q1）期刊的研究，这可能排除了一些重要的低影响期刊研究。此外，部分研究的预处理步骤和方法细节不够充分，这限制了模型的可重复性和可解释性。为了提高研究的全面性和代表性，未来的研究应考虑更广泛的出版物层次，并加强对方法细节和临床验证的报道。

### 结论

综上所述，本研究系统性地分析了基于XAI的DL模型在ECG分类中用于HD检测的现状，探讨了这些模型的多样性、性能评估、代码可获取性和可解释性。尽管现有的XAI方法在一定程度上提高了模型的透明度和临床适用性，但仍存在诸多挑战，如数据标准化、时间依赖性可视化、缺乏XAI基准、评估指标的不统一等。为了推动XAI在ECG分析中的应用，未来的研究应注重技术进步、临床验证和标准化评估，以确保模型的可靠性、可解释性和实际应用价值。