摘要：本研究提出了一种基于Swin Transformer的心电图图像分类与诊断系统，通过特征提取提升了房性传导阻滞、新冠病毒、心肌损伤、心肌梗死和心脏正常的分类精度，为心脏疾病的早期诊断提供支持。
论文概述
心血管疾病是全球主要死亡原因之一，心电图(ECG)作为诊断心脏疾病的重要工具，其准确性和效率直接影响临床诊疗效果。传统的心 电图诊断依赖医生的专业经验，存在主观性强、效率低、易受疲劳影响等问题。本研究提出了一种基于 Swin Transformer 深度学习模型的心电图智能诊断系统，旨在实现心脏疾病的自动化、高精度识别。
本系统采用 Swin Transformer 作为核心分类模型，该模型通过分层特征提取和窗口注意力机制，能够有效捕获心电图图像的局部和全 局特征。系统可识别五种心脏状态：房性传导阻滞(AHB)、新冠病毒相关心脏损伤(COVID-19)、心肌损伤(HMI)、心肌梗死(MI)和正常心 脏(Normal)。在数据集上进行了30轮训练，使用3227张训练图像和809张验证图像，采用数据增强、学习率调度等优化策略。
实验结果表明，该系统在验证集上达到了96.9%的分类准确率，其中COVID-19和MI类别的识别准确率达到100%，HMI类别的F1-score为0.98，整体加权平均精确率、召回率和F1-score均达到0.97。系统还集成了PyQt5图形用户界面，提供图像上传、实时诊断、置信度显示、治疗方案推荐和医疗报告生成等功能，实现了从诊断到报告的完整临床工作流。
本研究证明了基于 Swin Transformer 的深度学习方法在心电图智能诊断中的有效性和实用性，为临床医生提供了可靠的辅助诊断工具，有助于提高诊断效率、减少误诊率，具有重要的临床应用价值。
统计信息
论文目录
配套项目
项目代码：基于Swin Transformer的心电图图像分类与诊断系统 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-6
原创声明：本项目为原创作品
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