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基于机器学习的房颤识别算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
房颤是心律失常中最常见的一种，它可能导致血栓和中风的发生。因此，正确地识别房颤对于临床医生十分重要。传统的诊断方法包括利用心电图（ECG）、Holter监测和植入式心脏节律器等，然而这些方法普遍存在着诊疗难度大、费时费力等问题。近年来，基于机器学习（ML）的自动房颤识别技术逐渐受到人们的关注和研究，其准确性和可靠性得到了不断提高。本研究旨在通过对机器学习算法的研究与应用，构建一个高效准确的房颤识别模型，便于临床医生使用。
二、任务内容
本研究的主要任务包括以下几个方面：
1.收集和整理房颤患者的心电图数据，并对其进行预处理，包括去除噪声、滤波、分割等。
2.采用机器学习技术构建房颤识别模型，包括特征表示、特征选择、分类算法选择和评价指标的选择等。具体来说，本研究将采用深度学习方法，比如卷积神经网络、循环神经网络等，对原始心电图数据进行特征提取和分类。
3.评估房颤识别模型的准确性和可靠性。本研究将采用交叉验证和训练集/测试集划分等方法，以比较正确率、灵敏度、特异度等指标，来评估房颤识别模型的性能。
4.最终构建一个可靠且高效的房颤自动识别系统，方便临床医生使用。该系统应具备用户友好的界面，精度高、速度快、可靠性好等特点。
三、任务计划
本研究计划从2021年9月开始，至2022年9月结束，具体工作如下：
1.2021年9月至2022年1月：对房颤患者心电图数据进行收集整理，完成数据预处理工作。
2.2022年2月至2022年5月：确定机器学习算法，并对其进行调参和训练，完成模型构建工作。
3.2022年6月至2022年8月：评估房颤识别模型的性能，并对其进行优化。
4.2022年9月：完成自动房颤识别系统的搭建和优化，撰写毕业论文。
四、预期成果
本研究预期达到以下成果：
1.收集整理了一批有效的房颤患者心电图数据，并完成数据预处理工作。
2.构建了一种高效准确的房颤识别模型，并通过实验证明了其性能优异。
3.与传统方法相比，本研究所构建的房颤识别模型具备更高的诊断准确性，为临床医生提供了一种新的房颤诊疗手段。
4.最终完成一个高效、可靠、易用的自动房颤识别系统，并在毕业论文中发布研究成果。
五、参考文献
1.TarvainenMJ,Ranta-ahoPO,KarjalainenPA.AnadvanceddetrendingmethodwithapplicationtoHRVanalysis.IEEETransBiomedEng.2002;49:172–5.
2.CliffordGD,LiuC,MoodyB,LehmanLH.WFDBAppToolboxforMATLAB/Octave,vol.0.70.2016.
3.PławiakP,MaciągA.Diagnosisofatrialfibrillationusingconvolutionalneuralnetworks.EngApplArtifIntell.2019;82:154–9.
4.LahrachS,OuhbiB,LazaarS,AboutajdineD.AMachineLearningApproachforAutomaticClassificationofAtrialFibrillationinECGSignals.ComputIntellNeurosci.2017;2017:1–15.