中文引用格式： 曾超權(quán),，駱煒,，王森林，等. 一種基于改進(jìn)的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的完整12導(dǎo)聯(lián)心電圖重構(gòu)方法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,，2025,，51(4)：16-22.
英文引用格式： Zeng Chaoquan，Luo Wei,，Wang Senlin,，et al. Reconstruct 12-lead ECG from II-lead: based on an improved generative adversarial network model[J]. Application of Electronic Technique，2025,，51(4)：16-22.
引言
心血管疾?。–ardiovascular Disease，CVD）可能引發(fā)多種心臟問(wèn)題,，包括心臟病,、心力衰竭、中風(fēng)和動(dòng)脈粥樣硬化,。為了預(yù)防和監(jiān)測(cè)這些疾病,，心電圖（Electrocardiogram，ECG）常被作為重要的臨床手段,。通過(guò)在特定位置放置電極,，ECG能夠測(cè)量心臟活動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生的微弱電信號(hào)，從而評(píng)估心臟的健康狀況,。這些微弱的電信號(hào)提供了關(guān)于心臟狀況和個(gè)人總體健康狀況的重要信息,。心電圖也因?yàn)槠洳僮鞅憬莺蜔o(wú)創(chuàng)性的優(yōu)點(diǎn)，成為了診斷和監(jiān)測(cè)心臟問(wèn)題的重要工具[1-3],。
隨著人們對(duì)心臟健康意識(shí)的提高,，越來(lái)越多的人使用便攜式心電監(jiān)測(cè)設(shè)備來(lái)監(jiān)測(cè)自己的心臟活動(dòng)。許多日常心電圖監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（如智能手表等）為了提高設(shè)備便攜性而減少電極數(shù)量,。然而,，與臨床設(shè)備使用的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)相比，這些設(shè)備因?yàn)殡姌O數(shù)量的減少,，無(wú)法提供心臟活動(dòng)的完整視圖,，而不完整的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)不足以作為臨床診斷或長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的依據(jù)[4]。為了使電極數(shù)量有限的心電監(jiān)測(cè)設(shè)備也能夠捕獲完整的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào),，就必須解決從少數(shù)導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)中重構(gòu)12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)的問(wèn)題,。通過(guò)這種方法，即使設(shè)備電極有限,，仍然可以通過(guò)這些設(shè)備獲取完整的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)并為長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和臨床診斷提供完整的心臟信息,。
通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，心電信號(hào)重構(gòu)方法大致可以分為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩類,?；诜巧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[5-8]在生成長(zhǎng)度較短的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)時(shí)，有較高的重構(gòu)精度,。然而,，這類方法的重構(gòu)精度容易受到測(cè)量過(guò)程中噪聲的影響，并且隨著心電信號(hào)長(zhǎng)度的增加,，重構(gòu)精度也有下降的趨勢(shì),。此外,，還有許多基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)重構(gòu)算法[9-16]。Garg等人使用了改進(jìn)的U-Net從II導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)重構(gòu)出剩余的11導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)[16],。然而,，心電信號(hào)是一種經(jīng)典的時(shí)間序列信號(hào)，信號(hào)前后部分具有一定的時(shí)間相關(guān)性,，這些僅使用U-Net的方法在處理具有長(zhǎng)期依賴關(guān)系的時(shí)間序列信號(hào)時(shí)可能會(huì)遇到梯度消失和爆炸問(wèn)題,，從而限制了重構(gòu)的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)的精度。最近的一篇論文利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network,，GAN）模型來(lái)重構(gòu)12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)[13],。因?yàn)镚AN模型可以很好地?cái)M合心電信號(hào)中的非線性關(guān)系，從而提高了不同類型心電信號(hào)的重構(gòu)精度,，且無(wú)需單獨(dú)訓(xùn)練每個(gè)導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào),。在以往基于GAN模型的工作中，如Yoon等人的工作[13],，由于模型處理信號(hào)前后依賴關(guān)系的能力有限，因此將心電信號(hào)重構(gòu)過(guò)程分為了兩個(gè)步驟,，在第一個(gè)步驟中重構(gòu)出小段的心電信號(hào),，然后在第二個(gè)步驟下將這些信號(hào)組合在一起，最后得到完整的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào),。Kapfo等人則將長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory,，LSTM）用于心電信號(hào)重構(gòu)任務(wù)[14]。LSTM能夠捕獲心電信號(hào)的時(shí)間特征,、模式和擴(kuò)展關(guān)系,。但由于LSTM對(duì)不同導(dǎo)聯(lián)間心電信號(hào)的空間相似性處理能力較弱，通常需要輸入多個(gè)導(dǎo)聯(lián)的心電信號(hào)才能獲得完整的12導(dǎo)聯(lián)心電圖輸出,，因此Kapfo等人提出的模型使用導(dǎo)聯(lián)I,、II和V2作為原始導(dǎo)聯(lián)。但許多用于遠(yuǎn)程長(zhǎng)期心電監(jiān)護(hù)設(shè)備大多只能提供一個(gè)導(dǎo)聯(lián)的信號(hào)作為模型的輸入[4],，所以Kapfo等人的模型難以應(yīng)用于單一導(dǎo)聯(lián)的監(jiān)護(hù)設(shè)備,。
為了在有限的資源下提高重構(gòu)完整的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)的精度，本文提出了一種以GAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),，采用Transformer和U-Net的混合結(jié)構(gòu)作為生成器,，通過(guò)判別器來(lái)區(qū)分生成器重構(gòu)的心電信號(hào)和真實(shí)的心電信號(hào)的模型。本研究主要的貢獻(xiàn)如下,，本模型可以同時(shí)生成所有12導(dǎo)聯(lián)的完整信號(hào),，而不是先生成小段的心電信號(hào)再將其組合成完整的12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)，提高了重構(gòu)效率,，簡(jiǎn)化了信號(hào)生成過(guò)程,。與同類生成算法相比,，本研究提出的模型具有較高的重構(gòu)精度，在12導(dǎo)聯(lián)心電信號(hào)重構(gòu)應(yīng)用中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能和有效性,。
本文首先介紹了本研究中使用的模型結(jié)構(gòu)和ECG數(shù)據(jù)集,，并詳細(xì)描述了每個(gè)模塊的功能。此外,，還提供了評(píng)估指標(biāo),、訓(xùn)練環(huán)境及訓(xùn)練過(guò)程中使用的具體參數(shù)設(shè)置。然后通過(guò)PTB-XL數(shù)據(jù)集和紹興人民醫(yī)院數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性,，并使用心電信號(hào)分類模型評(píng)估生成的心電信號(hào)的分類性能,。
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作者信息：
曾超權(quán)1，2,，駱煒2,，3，王森林2,，3,，戴玲鳳2，3,，陳豪2,，3
（1.福州大學(xué) 先進(jìn)制造學(xué)院，福建 泉州 362251,；
2.中國(guó)科學(xué)院福建物質(zhì)結(jié)構(gòu)研究所,，福建 福州 350108；
3.福建省復(fù)雜動(dòng)力系統(tǒng)智能識(shí)別與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,，福建 泉州 362200）
