基于体表ECG的ShR信号检测研究的中期报告本研究致力于基于体表ECG信号检测房颤和心房扑动这两种常见的心律不齐问题。本中期报告主要介绍了本研究的工作进展及计划，并基于已有数据进行了初步的分析和结果展示。一、工作进展1.数据采集：本研究目前已经完成了数据采集，共计录制了34位患者的心电数据，其中包括20位房颤患者和14位心房扑动患者。每个患者分别在安静状态和缺氧状态下进行了心电信号的采集。2.数据预处理：在数据采集后，我们对数据进行了预处理。主要包括去噪、滤波、R波检测、QRS波检测和P波检测等步骤。这些步骤的主要目的是提高信号质量，为后续特征提取打好基础。3.特征提取：在完成数据预处理后，我们选择了一些常用的特征进行提取。这些特征包括时间域特征、频域特征和小波变换特征等。对于不同种类的心律不齐，我们也将选择不同的特征进行比较和分析，以寻找针对不同疾病的最佳特征组合。4.建立模型：在完成特征提取后，我们将利用机器学习算法建立模型。我们计划采用支持向量机、决策树、随机森林等算法进行建模，并选择交叉验证和网格搜索等技术优化模型性能。5.初步结果：我们利用已有数据进行了初步的分析和结果展示。结果表明，基于体表ECG信号能够较好地区分房颤和心房扑动，预处理后的信号质量较好，特征提取和模型建立的效果也较为理想。但是，仍然需要进一步优化并测试更大规模的数据集。二、未来计划1.数据扩充：为了进一步验证和优化模型，我们计划增加更多的患者数据，以检验模型的稳定性和泛化性能。2.模型优化：我们将尝试采用更加先进的机器学习算法和深度学习技术来优化模型，提高预测准确性。3.实验验证：我们将对已有模型进行实验验证，以检验模型在实际应用中的可行性和有效性。4.结果发布：我们将继续深入研究，争取在近期内取得更好的研究成果，为相关领域的医学实践和病患治疗提供更加准确、高效的诊断方法。