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为解决传统心电图（ECG）监测技术存在的人工判读易出错、凝胶电极影响患者舒适度及信号质量等问题，研究人员开展实时干电极 ECG 诊断辅助系统研究。结果显示 VGG19 模型在 Jetson Nano 板上准确率达 99.87% 。该研究提升诊断效率和准确性。
在现代医学领域，心脏健康的监测与诊断至关重要。心电图（Electrocardiogram，ECG）作为评估心脏电活动的重要手段，一直发挥着关键作用。它不仅能全面评估心脏功能，还能为循环系统和神经系统相关疾病的诊断提供重要信息。然而，传统的 ECG 监测技术却存在诸多 “绊脚石”。
首先，传统的 ECG 解读高度依赖人工，这一过程不仅耗时费力，而且极易出错。想象一下，医生面对大量复杂的 ECG 数据，需要仔细甄别其中的细微变化，稍有疏忽就可能导致误诊。尤其是当一些细微但具有临床意义的变化被噪声掩盖，或者仅存在于时域（1D）时，人工判读更是困难重重。
其次，传统的凝胶电极在长时间监测过程中也带来了不少麻烦。为了让电极贴合皮肤，需要使用粘合剂，但长时间使用后，粘合剂会刺激皮肤，让患者感到不适。而且，汗水会削弱粘合剂的粘性，导致电极与皮肤接触不良，进而使信号质量下降，严重影响 ECG 检测结果的准确性。
为了攻克这些难题，来自国外的研究人员展开了深入研究。他们致力于打造一个创新的实时嵌入式 ECG 异常检测系统，希望借此提升患者的监测体验，同时提高诊断的准确性和效率。这项研究成果发表在《Biomedical Signal Processing and Control》上，引起了广泛关注。
研究人员采用了多种关键技术来开展这项研究。在硬件方面，选用了干电极替代传统的凝胶电极，将其与 STM32F103C8T6 微控制器和 AD8232 模拟前端电路相连，构建了 ECG 采集阶段。在信号处理与分析环节，运用连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）技术对 ECG 数据集进行处理，生成时频图，以便提取更丰富的信息。此外，还结合迁移学习（Transfer Learning，TL）模型，利用已有的知识和经验，构建更强大的识别模型。研究使用了两个数据集，分别是公开的 PTB 诊断 ECG 数据集（包含正常和病理类别）以及一个用于检测硬件异常的专有数据集。
研究结果
- 不同 CWT 小波对深度学习架构性能的影响：研究人员评估了多种 CWT 小波对不同深度学习架构（如 InceptionV3、VGG16、VGG19、Xception 和 EfficientNetB0）性能的影响。通过大量实验对比，分析不同小波变换在特征提取方面的效果，从而找出最适合 ECG 诊断的小波类型。
- 模型性能评估：经过一系列实验和优化，研究发现 VGG19 模型表现出色。当该模型部署在 Jetson Nano 板上时，准确率高达 99.87%。这一结果表明，VGG19 模型在经过有效训练和验证后，不仅能够准确识别 ECG 中的异常情况，还能在保证高精度的同时，最大程度地降低延迟和计算开销。
- 实时系统性能评估：在将选定的模型组合部署到硬件后，研究人员对实时系统的性能进行了全面评估。他们考量了多个因素，包括延迟、处理器负载、所需资源以及能耗等。结果显示，通过采用多线程和多进程技术，系统的运行速度得到显著提升，能够确保非阻塞执行并防止数据丢失，实现了实时嵌入式系统的优化。
研究结论与讨论
这项研究成功开发了一种创新的实时 ECG 异常检测系统，有效解决了传统心脏监测系统的诸多局限性。通过采用干电极，极大地缓解了皮肤刺激和信号退化等问题，保证了患者在长时间监测过程中的舒适度和信号质量，非常适合用于连续、无创的心脏监测。同时，将 CWT 技术与迁移学习模型相结合，构建了强大的识别模型，显著提高了 ECG 诊断的准确性和效率。
VGG19 模型在 Jetson Nano 板上的出色表现，为未来实时嵌入式 ECG 监测设备的开发提供了重要参考。这一研究成果不仅在临床诊断领域具有重要意义，有助于医生更准确、快速地诊断心脏疾病，而且在可穿戴医疗设备等领域也具有广阔的应用前景，有望为人们的日常心脏健康监测带来新的突破。
总的来说，该研究为心脏健康监测与诊断技术的发展开辟了新的道路，为降低心血管疾病的死亡率、提高人们的健康水平做出了积极贡献，也为后续相关研究提供了宝贵的经验和借鉴。
