基于改进优化特征选择与注意力CNN-BiLSTM技术的心电信号高级分类方法研究

为解决传统心电信号(ECG)分类方法在动态数据处理、特征提取不足及关键区域聚焦能力弱等问题，研究人员提出了一种结合改进小波变换(IWT)、优化鸟群算法(IOBSA)和注意力CNN-BiLSTM的混合框架。该研究通过标准化预处理、高效特征选择及长短期依赖捕捉，实现了98.8%的分类准确率，显著提升了心律失常等心脏疾病的早期诊断效能，为临床自动化ECG分析提供了新范式。

　　

心血管疾病(CVDs)是全球死亡的主要原因之一，而心电信号(ECG)作为心脏电活动的“语言”，是诊断心律失常、心肌梗死等疾病的关键工具。然而，传统ECG分析依赖人工解读，面临效率低、易漏诊等挑战。尤其对于早期或不典型病例，细微的ECG变化往往被噪声掩盖，导致误诊风险增加。现有自动化算法虽能部分解决问题，但受限于特征提取不充分、计算复杂度高，难以平衡准确性与临床实用性。

针对这些痛点，一项发表于《Biomedical Signal Processing and Control》的研究提出了一种创新解决方案。研究团队设计了一套融合多模态技术的ECG分类框架：首先采用Z-score标准化消除基线漂移和噪声干扰；随后通过改进小波变换(IWT)提取时频域特征，克服传统PCA（主成分分析）和ICA（独立成分分析）的生理意义缺失问题；再利用改进优化鸟群算法(IOBSA)筛选最具判别性的特征子集；最终由注意力卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)协同分类，前者聚焦关键波形片段，后者捕捉前后时序关联。

关键技术方法包括：基于MIT-BIH心律失常数据集（含52例患者87,554条记录）和PTB诊断数据集（含290例患者549条记录）进行模型训练；采用IWT分解ECG信号的频率成分；通过IOBSA实现特征降维；构建注意力CNN-BiLSTM混合架构优化分类性能。

Proposed methodology
研究通过四阶段流程突破技术瓶颈：信号标准化消除个体差异→IWT提取多尺度特征→IOBSA筛选最优特征组合→注意力CNN-BiLSTM实现端到端分类。特别值得注意的是，注意力机制能自动加权QRS波群等关键区域，而BiLSTM的双向结构有效建模了ECG的时序动力学特性。

Results and discussion
在MIT-BIH数据集上的测试显示，模型准确率达98.8%，特异性98.5%，敏感性98.2%，显著优于传统机器学习方法。例如，对心室早搏(PVC)的识别率提升12%，误报率降低35%。PTB数据集的跨中心验证进一步证实其泛化能力，对心肌缺血的检测F1-score达97.6%。消融实验表明，单独移除注意力模块会使准确率下降4.2%，证实其对关键波形定位的重要性。

Conclusion
该研究通过多技术协同创新，解决了ECG分类中的三大核心问题：噪声敏感、特征冗余和长程依赖建模。临床意义在于：①为资源有限地区提供可部署的轻量化方案（单次预测耗时<50ms）；②注意力可视化辅助医生定位病变特征；③IOBSA特征选择使模型参数量减少68%，更适合边缘设备应用。未来工作将探索跨种族数据适应性和实时监测场景优化。

讨论部分强调，尽管模型在标准数据集表现优异，但临床实践中仍需考虑个体化差异和动态噪声干扰。研究者建议结合患者临床数据（如超声心动图）构建多模态诊断系统，并呼吁建立更全面的ECG数据库以覆盖罕见心律失常类型。这项技术为AI辅助心血管诊疗树立了新标杆，其方法论亦可拓展至其他生理信号分析领域。