基于时序卷积网络与图神经网络的SER启发性深度学习模型在心电图信号心律失常检测中的应用

本研究针对心电图(ECG)信号分类中存在的患者间变异性、噪声干扰及节律复杂性等问题，创新性地提出融合时序卷积网络(TCN)与图卷积网络(GCN)的深度学习架构。通过构建ECG周期图实现高效时空特征提取，在12导联Chapman-Shaoxing数据库上达到95.5%的分类准确率，显著降低图构建计算复杂度至O(N)，为资源受限医疗场景下的实时心律失常检测提供了新范式。

心血管疾病(CVDs)作为全球头号死因，2019年导致约1860万人死亡，较1990年激增54%。心电图(ECG)虽是最常用的无创诊断工具，但传统人工判读准确率最高仅74.9%，且面临节律复杂性、患者间差异和噪声干扰三大挑战。尽管深度学习(如CNN、LSTM)已显著提升ECG分析水平，现有方法仍难以有效捕捉长程时序依赖和不规则心跳动态。更棘手的是，基于自然可见图(NVG)等图学习方法虽能建模时空关系，却因计算复杂度高而难以实用化。

针对这一技术瓶颈，研究人员开展了一项突破性研究，提出名为TCN-GCN的混合架构。该模型创新性地将时序卷积网络(TCN)的长期模式捕捉能力与图卷积网络(GCN)的拓扑关系建模优势相结合，通过构建ECG周期图将图构建复杂度从传统方法的O(N²)降至O(N)。研究采用Chapman和Shaoxing 12导联ECG数据库，将11种心律类型整合为4个超类，仅使用II导联数据即实现95.5%的分类准确率，较标准GCN提升显著。这项发表于《Computers in Biology and Medicine》的成果，为边缘计算设备部署实时心律失常检测提供了新思路。

关键技术方法包括：1) 采用min-max归一化处理原始ECG信号，避免基线校正等预处理以保留原始特征；2) 设计TCN模块提取多尺度时序特征；3) 创新性构建帧基循环图表示ECG信号；4) 通过谱图卷积进行空间特征聚合；5) 采用10折交叉验证确保结果可靠性。

【方法论】
研究团队选择II导联ECG信号作为处理对象，通过TCN架构分层提取P波、QRS复合波和T波特征。不同于传统基于可见图的复杂转换，提出的周期图构造法仅需线性时间复杂度即可建立节点连接，使模型在保持精度的同时具备实时处理能力。

【结果与讨论】
实验表明，TCN-GCN在四分类任务中F1-score达0.954，较单一TCN或GCN模型提升3.2%。特别在房颤检测中，模型通过图信号处理有效捕捉了异常电传导路径特征。与最新Wavelet-CNN(99.40%)和Hybrid CNN-LSTM相比，本方法在保持精度的同时将推理速度提升2.3倍。

【局限与展望】
当前模型采用固定长度ECG片段，未来可探索动态分段策略。研究者指出，结合图注意力机制(GAT)和时空图卷积(ST-GCN)可能进一步提升对不规则心律的敏感性。

【结论】
该研究首创性地将TCN与谱图卷积相结合，证实周期图表示法在ECG分析中的优越性。相较于需要复杂预处理的传统方法，该方案直接处理原始信号即可达到临床级精度，其线性计算复杂度特性尤其适合物联网(IoT)远程监护设备应用，为智慧医疗发展提供了重要技术支撑。