Mini_ECGNet：一种轻量级神经网络，采用自适应协方差池化和膨胀卷积技术，以实现抗噪声的心电图（ECG）分类

《Biomedical Signal Processing and Control》：Mini_ECGNet: a lightweight neural network with adaptive covariance pooling and dilated convolution for noise-robust ECG classification

ECG分类中提出Mini_ECGNet模型，融合动态协方差 pooling和dilated卷积技术，有效提升噪声环境下的分类准确性与模型轻量化。

　　在心血管疾病的诊断过程中，心电图（ECG）信号扮演着至关重要的角色。随着医学技术的进步，ECG信号的分析与处理已成为非侵入式心脏健康监测和疾病诊断的重要工具。然而，实际应用中ECG信号往往受到多种噪声的干扰，例如运动伪影、电气干扰和基线漂移等。这些噪声的存在严重限制了传统模型在实际场景中的表现，降低了分类的准确性和可靠性。因此，开发一种能够有效应对噪声干扰、同时保持高精度和轻量化的ECG分类模型成为当前研究的热点。

本研究提出了一种名为Mini_ECGNet的新型轻量级神经网络模型，旨在解决上述问题。该模型融合了动态协方差池化（Dynamic Covariance Pooling, DCP）和扩张卷积（Dilated Convolution）两种技术，从而在不增加模型复杂度的前提下，提升了模型对噪声的鲁棒性。DCP模块能够有效捕捉不同通道之间的交互信息，而扩张卷积则通过扩展感受野，实现了对长时程ECG特征的高效提取。这两项技术的结合不仅减少了模型的参数数量，还提高了模型在噪声环境下的稳定性与准确性。

ECG信号通常以一维时间序列的形式呈现，传统的深度学习模型往往将其转换为二维图像或频谱图，以期利用卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力。然而，这种转换过程需要复杂的预处理步骤，不仅增加了计算负担，还可能损失原始信号中的时间信息。此外，转换后的数据结构通常会导致模型参数量大幅增加，从而影响其在资源受限环境中的部署效率。相比之下，直接处理一维ECG信号的方式更加简洁，能够更有效地支持实时健康监测，并便于在边缘设备上运行。

在模型设计方面，Mini_ECGNet采用了一种紧凑的结构，通过架构重构和参数压缩策略显著降低了模型的体积。同时，该模型在保持高精度的前提下，实现了更高效的计算。具体而言，模型中引入了扩张卷积技术，以减少卷积层的参数数量并降低通道维度。此外，模型还配备了自适应协方差池化模块，该模块能够保留模型对复杂ECG特征的表示能力，从而增强其在不同噪声条件下的表现。

为了进一步提升模型的噪声鲁棒性，Mini_ECGNet并未依赖复杂的噪声增强数据集，而是通过结构上的优化实现了对噪声的内在抵抗能力。在实验过程中，模型被测试了多种常见的ECG噪声类型，包括运动伪影、电气干扰和基线漂移等。结果显示，Mini_ECGNet在这些噪声环境下仍然能够保持较高的分类准确率，相较于许多传统模型表现更为稳定。这种性能的提升对于实际临床应用具有重要意义，尤其是在医疗资源有限或数据质量难以保证的情况下。

在模型的特征提取部分，自适应协方差池化模块是Mini_ECGNet的核心创新之一。该模块通过加权不同通道之间的自相关性，能够更全面地捕捉ECG信号中的多导联特征。相比于传统的全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）方法，DCP模块在保留通道间交互信息的同时，避免了信息丢失的问题。这种设计不仅提高了模型对多导联信号的处理能力，还增强了其在复杂噪声环境下的鲁棒性。

本研究还采用了多个公开的ECG数据集进行实验验证，包括PTB-XL ECG信号数据集、Chapman & Shaoxing数据集等。这些数据集涵盖了多种心脏疾病类型，如正常心电图（AD）、心肌梗死（MI）和心肌肥厚（HYP）等。通过在这些数据集上的测试，Mini_ECGNet展现了其在不同噪声条件下的良好适应性。实验结果表明，该模型在保持较高分类准确率的同时，显著降低了计算资源的需求，使得其在实际部署中更具可行性。

此外，为了全面评估模型的性能，本研究还采用了多种评价指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）。这些指标能够从不同角度衡量模型的分类能力，确保评估结果的全面性和客观性。实验结果显示，Mini_ECGNet在多个关键指标上均优于传统模型，特别是在处理噪声数据时表现出更强的稳定性。

从模型的实际应用角度来看，Mini_ECGNet的设计理念充分考虑了医疗环境中的特殊需求。一方面，该模型能够在保证诊断精度的同时，减少计算资源的消耗，使其更适合部署在边缘设备上，如可穿戴设备和移动健康应用。另一方面，模型对噪声的高鲁棒性也为其在复杂医疗场景中的应用提供了保障，例如在急诊环境中，ECG信号可能受到多种外部因素的干扰，而Mini_ECGNet能够在这种情况下依然保持较高的分类性能。

在模型的优化过程中，研究团队还对多个结构模块进行了系统性的消融实验（ablation study），以验证各部分对模型性能的具体贡献。实验结果表明，自适应协方差池化模块和扩张卷积技术的结合是提升模型鲁棒性和准确性的关键因素。同时，模型的轻量化设计也为其在实际应用中的推广提供了基础支持。

总体而言，Mini_ECGNet不仅在理论上具有创新性，还在实际应用中展现出显著的优势。该模型通过结构优化和参数压缩，实现了高效、稳定的ECG分类能力，能够在各种噪声条件下保持较高的性能。未来，随着医疗设备的智能化发展，Mini_ECGNet有望成为ECG信号分析领域的重要工具，为心血管疾病的早期诊断和实时监测提供更加可靠的支持。