ECG ×AI: 机器/深度学习的ECG应用入门（1）

Aiwiscal

你好，我是研究ECG算法的搬砖工Winham。目前搞这个方向已经挺长时间了，总想着把自己的一些入门经验分享一下，却不知道从何下手。说实话，关于ECG算法的研究相对冷门一些，网络上系统的资料也比较少，有的多是故作高深的论文。想想当时入门时真是走了不少弯路，也真心体会到如果能有一个相对系统一点的教程或是博客，再配合一些可以直接上手的代码，对于初学者来说是很重要的。所以写了这几篇渣文，内容简短，简单，都是这个方向的基础。不求大家看了觉得多好，只求可以让初学的童鞋少走一点弯路。涉及到的代码也都开源了，放在了我的github上：https://github.com/Aiwiscal/ECG-ML-DL-Algorithm-Matlab 。代码为Matlab写成。由于涉及到了机器/深度学习，建议还是有这方面的知识比较好。说起机器/深度学习，Python更适合一点，后续Python版本的代码也会放出来。不过就本人体验来说，入门的话，还是Matlab更适合一些。
ECG，是electrocardiogram的缩写。就是我们平时常见的心电图。典型的心电信号由P波，QRS波，T波等一系列特征波组成，它们以及一些特征段（QRS间期，ST段，PR段等）包含着丰富的病理信息：

医生就是通过分析这些波形的特点，结合自己的经验给出诊断结果。近几年，随着人工智能的兴起，“智能医疗”的概念也火了起来。说白了，就是用一些机器学习或深度学习算法，学习数据中的规律，能够像医生一样给出一个准确的诊断结果。想象一下，其实这件事情如果真做成了，那自然是一件大好事，毕竟医疗资源是很紧缺的。不过目前挑战还是很大的……有点扯远了，还是说回ECG。我们的目的，就是研究如何有效利用机器/深度学习算法以及一些数字信号处理算法，使用ECG信号，实现对一些心血管异常的诊断。
接下来的几部分将会从数据库的获取，QRS波定位，传统机器学习，深度学习四个方面对算法的设计和应用进行探讨，所涉及内容均为基础，并有配套源代码，并且推荐了一部分代表性文献供研究。有些地方可能会有错误和疏漏，请谅解。另外，算法的设计，有时候很依赖于个人的经验，其具体原理很难阐述地非常清楚，需要长时间积累才能领会。希望大家好运！也欢迎大家在文下评论.