摘要：随着深度学习在医学影像分析中的广泛应用，心电图（ECG）作为一种重要的临床诊断工具，已被用于心脏病的早期预警和诊断。本文提出并比较了基于卷积神经网络（CNN）的两种深度学习模型——ResNet50与VGG16，在心电图信号分析中对心肌梗死（MI）、心律不齐（ARR）、正常心律（NL）三类心脏疾病的分类性能。
项目信息
编号：PCV-5
数据集：Dataset-5
大小：1.68G
作者：Bob(原创)
环境配置
开发工具：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
语言环境：Python == 3.12.0
依赖包：
– pip install numpy==2.3.3
– pip install opencv-python==4.12.0.88
– pip install pillow==11.3.0
– pip install PyQt==5.15.11
– pip install torch==2.7.0+cu118
– pip install torchvision== 0.22.0+cu118
– pip install matplotlib==3.10.7
研究背景
心脏病，尤其是心肌梗死（MI）、心律不齐（ARR）和其他心血管疾病，已成为全球主要的死亡原因之一。根据世界卫生组织的统计，心血管疾病每年导致数百万人的死亡，其中心肌梗死和心律不齐的早期诊断尤为关键。心电图（ECG）作为一种非侵入性且实时的诊断工具，广泛应用于临床心脏病的检测与预警。传统上，心电图信号的分析依赖于医生的经验和人工标注，这种方法不仅时间消耗大，而且容易受到医生主观判断的影响，导致诊断结果的不一致性和误差。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，基于计算机视觉的心电图分析系统逐渐成为心脏病诊断领域的重要研究方向。CNN通过自动学习心电图中的关键特征，能够在大规模数据集上实现高效、准确的疾病分类和预测，减少了对人工标注的依赖，极大提高了诊断的效率与准确性。然而，由于心电图信号的复杂性和多样性，如何选择合适的深度学习模型以及优化模型的性能仍是一个具有挑战性的问题。
在众多的深度学习模型中，VGG16和ResNet50是两种广泛应用于图像分类的经典卷积神经网络。VGG16通过深层的卷积结构能够提取出细粒度的图像特征，而ResNet50则引入了残差学习的理念，极大地缓解了深层网络训练中的梯度消失问题，提升了网络的训练效率和预测精度。这两种模型在心电图分析中的应用前景十分广泛，但它们在实际应用中的优劣对比尚缺乏充分的研究。
因此，本研究旨在对比ResNet50与VGG16在心电图分类任务中的表现，重点分析它们在心肌梗死、心律不齐和正常心律的诊断中的应用效果。通过深入探讨两种模型在处理心电图信号时的优缺点，旨在为深度学习技术在心脏病诊断中的实际应用提供理论支持和实践依据。
算法概述
1.VGG16
本研究采用的深度学习模型为VGG16。VGG（Visual Geometry Group）是英国牛津大学计算机视觉小组提出的深度卷积神经网络架构。VGG网络的主要贡献在于其使用了更深的网络结构，通过增加卷积层的数量，能够有效地提取图像中的更为丰富的特征，从而提高模型在图像分类任务中的准确性和泛化能力。具体而言，VGG16由16层组成，包括13个卷积层和3个全连接层。在该架构中，每个卷积层使用相同大小的卷积核（3×3），并采用较小的步幅（1），通过多层堆叠的方式来增强网络的表达能力。VGG16的设计思想基于对较浅网络的深度堆叠，体现了深层网络在提高分类准确率方面的优势。
图1 VGG16网络架构示意图
（1）VGG16特点
VGG网络的卷积层全部采用的是3×3卷积核，这个设计是VGG16网络的一个显著特点。一个3×3卷积核包含了一个像素的上下左右的最小单元。连续多层的3×3卷积核可以拟合更复杂的特征，同时增加网络深度。
两个3×3卷积可以替代一个5×5卷积，三个3×3卷积可以替代一个7×7卷积。这样多个小卷积核的卷积层替代一个卷积核较大的卷积层，一方面参数数量减少了，另一方面非线性次数也变多了，学习能力变得更好，网络的表达能力也提升了。
（2）VGG16的SWOT分析
SWOT分析包括优势、劣势、机会和威胁四个方面。
图2 VGG16的SWOT分析图
这张图展示了VGG16模型的SWOT分析，分别从优势、劣势、机会和威胁四个方面对其进行总结。通过对模型的深度结构、计算资源需求、可扩展性以及市场需求等因素的分析，帮助了解VGG16在实际应用中的潜力与局限。
2.ResNet50
ResNet50是一种基于深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像分类算法。它是由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出的，是ResNet系列中的一个重要成员。ResNet50相比于传统的CNN模型具有更深的网络结构，通过引入残差连接（residual connection）解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题，有效提升了模型的性能。
图3 ResNet50网络结构图
这张图展示了ResNet50网络的架构细节，清晰地展示了其分为多个阶段（Stage 0 至 Stage 4）的模块化结构。每个阶段包含不同的卷积层、批量归一化（BN）和残差连接（BTNK1和BTNK2），从而提高了网络的训练效率和准确性。
3.VGG16与ResNet50对比
VGG16与ResNet50在结构上主要区别在于，VGG16采用简单的深层堆叠卷积层，而ResNet50通过引入残差块和跳跃连接，有效解决了梯度消失问题，适应性更强，训练效率更高。
表1 VGG16与ResNet50对比表
该表格对比了VGG16与ResNet50在网络层数、卷积层结构、参数量、训练效率、深度网络处理能力、适应性和应用场景等方面的主要差异，突出了ResNet50在处理深层网络时的优势，尤其在训练效率和梯度消失问题的解决上。
系统设计
本系统旨在实现心电图（ECG）信号的自动分析与心脏病诊断，采用“数据输入 + 模型推理 + 结果展示”的一体化工作模式。系统架构包括图像输入模块、图像预处理模块、数据集准备模块、VGG16/ResNet50训练模块、推理与检测模块、界面与用户交互模块、检测结果展示模块以及实验结果与性能评估模块。前端界面通过图形用户界面（GUI）支持心电图数据的导入与交互操作，而后端则基于VGG16或ResNet50模型进行实时心电图分析与心脏病分类。VGG16与ResNet50模型在心电图信号分类任务中展现了较高的准确性和效率，能够有效区分心肌梗死（MI）、心律不齐（ARR）和正常心律（NL）等三类心脏疾病，因此具有广泛的应用前景，特别是在心脏病诊断与健康监测领域。
图4 诊断系统整体流程图
VGG16与ResNet50模型在深度卷积神经网络（CNN）领域表现出色，尤其在图像分类与特征提取任务中展现了卓越的性能。在心电图信号分析中，这些模型能够提取复杂的时序特征。VGG16通过层叠的卷积层逐步提取低级与高级特征，从而提高了心电图信号分类的表现。然而，VGG16的深度结构可能会受到梯度消失问题的影响。相比之下，ResNet50通过引入残差连接技术（即跳跃连接），有效解决了梯度消失问题，提升了深层网络的训练效果与分类准确性。两者都经过大规模心电图数据集的训练，并且经过优化后，可以在推理阶段提供高效的实时分类结果。
VGG16与ResNet50在心电图信号分类任务中的高效性和准确性，使其在心脏病诊断中具有重要的应用价值。通过对心电图信号进行实时分析，系统能够对心肌梗死、心律不齐和正常心律等心脏疾病进行有效分类。这为临床诊断提供了有力支持，尤其是在远程医疗和实时监控中，能够快速筛查患者的心脏健康状况。此外，VGG16与ResNet50模型的训练和推理效率使其在实际应用中具有较高的实时性，适用于心电监测、健康评估及辅助诊断等多个应用场景。
数据集构建
1.数据来源
本系统使用的心电图（ECG）信号数据主要通过公开的心电图数据库收集。通过整理和筛选大量公开的心电图信号，构建了一个多样化的数据集，涵盖了不同心脏疾病的信号，包括心肌梗死（MI）、心律不齐（ARR）和正常心律（NL）。该数据集的创建旨在推动深度学习和人工智能技术在心脏病诊断中的应用，同时为系统的心电图信号分类与疾病识别提供高质量的训练数据。
表2 数据集基本信息
该数据集包括心肌梗死（MI）、心律不齐（ARR）和正常心律（NL）等不同心脏疾病类型的心电图信号。数据集不仅类别多样，且具有较高的质量，适用于系统的心电图信号分类任务，为心脏病的自动诊断提供了高质量的训练数据。
图4 数据集图片
本研究在对原始心电图（ECG）信号数据进行清洗与筛选后，构建了一个包含3个类别心脏病的心电图数据集，分别为心肌梗死（MI）、心律不齐（ARR）和正常心律（NL）。该数据集的类别分布均衡，全面涵盖了心脏疾病的不同类型，能够真实反映患者的心电图状态。数据集中的心电图信号保持了合理的比例，为后续基于深度学习模型（如VGG16、ResNet50）进行心脏病分类与诊断提供了坚实的数据支持。
2.分类方法
本系统所使用的心电图（ECG）信号数据的分类信息由分类人员完成。每个心电图信号都被分配到一个明确的类别，如心肌梗死（MI）、心律不齐（ARR）和正常心律（NL）。为确保分类的准确性和可靠性，分类过程由专业人员独立完成，并通过交叉验证的方式进行审核，从而有效降低个体差异带来的偏差，确保数据分类的一致性和权威性。该分类方法确保了数据集的高质量，并为后续基于VGG16和ResNet50的心电图信号分类模型训练提供了坚实的数据支持。
（1）分类数据集格式
该格式主要用于图像分类任务，常见于VGG16和ResNet50等深度学习模型的训练。其方法是将每张图像归类为一个明确的类别。该格式能够确保数据与模型在训练与推理过程中的高效匹配，从而提高分类精度和推理效率。这种格式简化了数据准备过程，并为基于 VGG16 和 ResNet50 的图像分类模型训练提供了高效且标准化的数据输入。
图5 分类数据集格式
（2）数据集划分
标注后的数据集不仅包括图像文件，还包含对应的分类信息。经过上述所有步骤处理和验证后的图像数据被划分成训练集和测试集，形成最终的数据集，用于算法训练学习模型。
图6 数据集划分：测试集和训练集
以下是数据集的具体含义及每个数据集的作用：
表3 数据集概述
模型训练
VGG16 和 ResNet50 是两种常用于图像分类任务的深度学习模型。其训练过程主要包括以下几个步骤：配置文件与超参数的设置、训练过程的执行以及训练结果的可视化分析。
图7 模型训练流程图
1.配置文件与超参数设置
以下是关于Vgg16模型训练过程中的配置文件和超参数设置，并通过配置文件以及相关参数进行训练设置。
表4 Vgg16模型训练超参数设置
以下是关于ResNet50模型训练过程中的配置文件和超参数设置，并通过配置文件以及相关参数进行训练设置。
表5 ResNet50模型训练超参数设置
VGG16 和 ResNet50 的训练过程虽然在网络结构上有所不同（VGG16 采用层叠卷积，ResNet50 引入残差连接），但整体训练流程相似，包含数据预处理、模型训练、损失计算与优化等步骤。两者在配置文件、超参数、优化器和损失函数的应用上高度一致，目标是通过迭代优化提升模型的性能和泛化能力。
2.模型性能评估
在 VGG16 和 ResNet50 模型的训练过程中，模型性能评估是衡量其在图像分类任务中表现的重要环节，能够全面反映模型在分类精度和泛化能力方面的表现。科学而准确的评估不仅有助于揭示模型的优势与不足，还能为后续的改进与优化提供可靠依据。
（1）训练与验证准确率和损失曲线
图8 VGG16和ResNet50训练与验证准确率和损失曲线
总体来看，VGG16在训练中易出现过拟合，验证表现波动较大；而ResNet50在训练和验证阶段均表现稳定，具有更强的泛化能力和更平滑的收敛特性。
表6 VGG16与ResNet50精度与损失总结表
（2）混淆矩阵热力图
图9 VGG16与ResNet50混淆矩阵热力图
ResNet50在所有类别上均能完美分类，相比VGG16表现出更高的准确性和更强的可靠性。
表6 VGG16与ResNet50模型分类表现对比表
（7）训练日志（Training Log）
训练日志记录了VGG16和ResNet50模型在训练过程中的详细信息，包括训练轮次、每轮的损失值、验证准确率以及训练时间等，这些信息帮助评估两个模型的训练效果和性能。
图10 VGG16训练日志
图11 ResNet50训练日志
表5 模型训练日志概要
根据这个日志输出来看，VGG16在训练过程中表现出较为缓慢的进展，验证准确率在15个epoch后达到了92.5%，而ResNet50则以更快的收敛速度和稳定的训练损失，在最终epoch达到了完美的100%验证准确率，显示出更强的泛化能力。
功能展示
本系统基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，旨在进行心电图分析与心脏病诊断，提供多种模型选择与诊断结果展示形式，能够满足医学研究与临床诊断的多样化需求。。以下为主要功能界面的展示：
1. 系统主界面展示
该界面展示了一个深度学习的心电图分析与心脏病诊断系统的主界面，集成了模型选择、诊断结果展示和实时分析等功能。用户可以通过直观的操作选择不同的深度学习模型（如VGG16和ResNet50），进行心电图图像上传、实时分析，并查看诊断结果。
图12 系统主界面
2. 图片诊断功能（VGG16模型）
支持对心电图图像进行快速检测。用户可以上传心电图图像，系统会自动进行分析，识别心脏病类型，并给出诊断结果、治疗方案和置信度评分。检测结果通过清晰的文本和图表直观呈现，帮助医生快速做出诊断与治疗决策。
图13 正常心律
图14 心律不齐
图15 心肌梗死
3. 图片诊断功能（ResNet50模型）
图16 正常心律
图17 正常心律
图18 正常心律
4. 图片诊断结果保存
图19 心律不齐 保存结果（Vgg16）
图20 心肌梗死 保存结果（ResNet50）
5. 系统诊断报告书
图21 诊断报告（Vgg16）
界面设计
本系统的图形用户界面采用PyQt5框架开发，致力于打造直观、高效且流畅的交互体验。通过精心设计的界面布局和模块化架构，系统功能得以清晰呈现，并确保各项操作的高效执行，全面提升用户使用体验。
图22 PyQt5主控面板界面
该界面展示了基于PyQt5框架精心设计的心电图分析与心脏病诊断系统，界面布局简洁、直观且高度集成。通过巧妙的模块化设计，系统涵盖了多项功能模块，确保用户能够高效、流畅地进行操作与交互，充分体现了系统在医学领域中的智能化与人性化设计。
文件清单
1.核心文件
2.训练文件
3.训练模型
4.界面文件
5.数据集文件
服务项目
联系我们
官方声明
（1）实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的外星人笔记本（Alienware）笔记本，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
（2）版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由2zcode.Bob独立完成。未经2zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
本研究所使用的第三方开源工具、框架及数据资源均已在文中明确标注，并严格遵守其相应的开源许可协议。使用过程中无违反知识产权相关法规，且全部用于非商业性学术研究用途。
评论(0)