基于深度学习的ECG心电信号异常分类：从数据集到Transformer实战

摘要心电图（Electrocardiogram, ECG）是诊断心血管疾病最常用、最无创的工具。随着可穿戴设备的普及，海量的心电数据需要自动、快速且准确地分析。人工智能，尤其是深度学习，在心电信号分类任务中表现出了超越传统规则算法的能力。本文将深入探讨ECG异常分类的技术细节，从心电数据的生理基础，到数据预处理，再到使用1D-CNN、LSTM、以及前沿的Transformer模型进行实战演练。文章末尾提供了完整的代码以及多个国际公开数据集的获取方式。1. 引言：心电异常分类的意义根据世界卫生组织的数据，心血管疾病是全球头号死因，每年约有1790万人因此丧生。心电图检查是诊断心律失常、心肌梗死等疾病的金标准。然而，传统的心电图分析依赖医生肉眼观察，不仅耗时，而且存在主观差异性。随着深度学习技术的成熟，AI模型在心电数据集（如CinC Challenge 2017, 2020）上的表现已经可以与心脏病专家媲美。构建一个高效的ECG分类系统，可以辅助医生进行快速筛查，也可以集成到智能手环等设备中，实现实时心脏健康监测。2. 心电信号基础与常见异常类型一个典型的心跳周期由P波、QRS复合波和T波组成。P波：心房除极。QRS复合波：心室除极。T波：心室复极。常见的异常类型（分类目标）包括：正常窦性心律 （Normal）