基于分层分类的ECG心律失常检测系统设计与实现产品系统

1. 立项原因
当前心血管疾病已成为全球高发疾病，心电（ECG）信号检测是心律失常诊断的核心手段，但传统检测模式存在诸多痛点：一是人工阅片依赖专业心内科医生，效率低下（单份心电数据阅片需数分钟），且基层医疗机构缺乏足够专业人才，易出现漏诊、误诊；二是现有心电检测算法多采用单一分类模型，对心律失常的分类粒度较粗（仅区分大类疾病），无法满足临床对具体亚型诊断的需求；三是现有算法缺乏增量学习能力，当新增心电数据时需重新训练模型，维护成本高；四是算法结果可视化程度低，难以直观呈现检测过程与结果。本项目旨在解决上述问题，打造一套高精度、分层化、可扩展的心电信号心律失常智能检测系统。

2. 行业场景、业务背景
从行业场景来看，本系统可应用于基层医疗机构心电筛查、远程心电监测平台、体检中心心血管疾病初筛、心内科临床辅助诊断、家用心电设备数据解析等场景。从业务背景来看，随着人口老龄化加剧和心血管疾病年轻化趋势，心电检测的需求呈爆发式增长，而专业医疗资源的稀缺性与检测需求的增长形成了显著矛盾。同时，医疗信息化的推进要求心电检测算法具备标准化、智能化、可视化的特性，能够与现有医疗系统无缝对接，本项目正是基于这一业务背景开发的智能化解决方案。

1. 项目具体功能模块
本项目分为七大核心功能模块：数据读取与疾病标签处理模块、ECG 信号预处理模块、QRS 波检测与心率分析模块、多维度特征提取模块、分层模型训练模块（大类 + 小类）、增量学习模块、心电信号检测与结果可视化模块。此外，还包含系统架构可视化、疾病分类体系可视化、训练结果可视化等辅助模块。
2. 项目主要功能描述
数据读取与疾病标签处理模块：支持读取 txt 格式的 ECG 数据文件，自动从文件名中提取疾病标签并标准化，实现疾病大类（传导阻滞、房性心律失常等）与小类（二度房室传导阻滞、5 个早搏等）的标签映射，同时统计样本分布并可视化。
ECG 信号预处理模块：通过尖峰去除、基线漂移滤波、肌电干扰滤波、工频陷波滤波等步骤，对原始 ECG 信号进行降噪处理，输出干净的信号数据。
QRS 波检测与心率分析模块：采用改进的 QRS 检测算法（含相位校正、漏检补偿机制），精准定位 R 波峰值，计算心率、RR 间期、心率变异性（HRV）等关键指标，并可视化检测结果。
多维度特征提取模块：提取 ECG 信号的时域特征（均值、标准差、过零率等）、频域特征（主频率、低频 / 高频功率比等）、HRV 特征（平均 RR 间期、RMSSD、pNN50 等），形成高维度特征向量。
分层模型训练模块：采用 “大类 + 小类” 的分层分类架构，先训练疾病大类（传导阻滞、室性心律失常等）的二分类模型，再针对每个大类训练下属小类的二分类模型，支持随机森林、逻辑回归、SVM 等多种算法。
增量学习模块：支持接入新的 ECG 数据，无需重新训练整个模型，仅对现有模型进行增量更新，提升模型的扩展性与维护效率。
心电信号检测与结果可视化模块：支持输入 ECG 数据文件或信号数组，先进行大类检测，再根据检测结果（或数据标签类型）进行小类检测，输出疾病类别、置信度等结果。

一、负责的具体任务
作为核心开发人员，负责：1. 整体架构设计（含分层分类、模块数据流转）；2. 核心算法实现（改进QRS波检测、多维度特征提取、分层模型训练）；3. 增量学习功能开发（随机森林增量更新、新旧数据融合训练）；4. 可视化模块开发（架构图、疾病层次图、交互式检测结果）；5. 数据处理模块优化（异常值处理、短数据过滤）；6. 模型调优与测试（不平衡数据类权重调整、特征选择优化）；7. 主运行逻辑编写及用户交互模式选择（训练、增量学习、检测等）。

二、技术栈、架构与实现亮点、难点

1. 技术栈
核心语言：Python；数据/数值计算：NumPy、Pandas；信号处理：SciPy（滤波、小波分析等）；机器学习：Scikit-learn（分类模型、特征选择等）；可视化：Matplotlib、Plotly、Seaborn；模型持久化：Joblib；辅助库：OS、datetime（文件/时间处理）。

2. 架构设计
分层架构（自下而上）：数据层（ECG数据/标签读取）、预处理层（信号降噪）、特征层（多维度提取）、模型层（大类+小类分类）、检测层（分层逻辑）、可视化层（结果展示）；分层分类架构：疾病分大类/小类，采用“先大类后小类”检测逻辑，提升精度与临床实用性。

3. 实现亮点
1. 改进QRS波检测：新增相位校正（R波精准定位）与漏检补偿（RR间期补检），提升心律失常检测准确率；2. 分层分类体系贴合临床逻辑，解决单一模型分类粒度不足问题；3. 增量学习机制支持模型轻量化更新，降低新数据接入成本。

4. 实现难点
1. QRS波检测难点：室颤、早搏等心律失常信号畸变，通过相位校正与漏检补偿解决；2. 数据不平衡：小类样本少，需类权重平衡、特征选择提升泛化能力；3. 增量学习稳定性：避免模型遗忘历史知识，采用合并历史数据与新增树缓解。