摘要：針對心電圖采集過程中常見的肢體電極錯接問題，文章提出了一種結(jié)合通道混合卷積、通道分離卷積與 GRU 的模型，并采用 Focal Loss 作為損失函數(shù)。利用 PTB-XL 數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，CSE 數(shù)據(jù)集作為測試集，從電極錯接原理出發(fā)，設(shè)計了數(shù)據(jù)生成方法以構(gòu)建訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)。最終在 CSE 測試集上實現(xiàn)了 99.91% 的特異度，假陽性率首次低于肢體電極錯接的實際發(fā)生率，五種錯接類別的 Macro-F1 指標達到 99.46%。通過與現(xiàn)有研究的比較，驗證了文章方法達到了當前的最高水平。

關(guān)鍵詞：通道分離卷積；肢體電極錯接；心電采集質(zhì)量控制；Focal Loss；融合模型

中圖分類號：TP181 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）01-0036-05 開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標識碼（OSID） ：

0 引言

近年來，隨著心電遠程診斷的大規(guī)模商業(yè)化推廣，心電遠程診斷在各級醫(yī)療機構(gòu)中得到了廣泛應(yīng)用[1]。在大型醫(yī)療機構(gòu)中，原本需要在心電圖室進行的心電圖采集工作被逐步下放到各個科室的住院部[2]。而在基層醫(yī)療機構(gòu)（如村醫(yī)、衛(wèi)生室、診所、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院等不具備心電報告出具能力或心電圖解讀能力較弱的部門） ，通過心電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，將心電圖發(fā)送到具備診斷能力的醫(yī)療機構(gòu)或區(qū)域心電中心進行判讀和報告出具[3]。

隨著心電遠程診斷技術(shù)的廣泛普及，心電圖采集過程中的質(zhì)量控制變得愈發(fā)重要[4]。通過對三家三級醫(yī)療機構(gòu)為期一年的數(shù)據(jù)調(diào)研，在共計82 899份遠程心電圖報告中，發(fā)現(xiàn) 437 份存在肢體電極錯接問題，發(fā)生率達到5.3‰，這一結(jié)果與 SK Roy 等人[5] 研究中得到的 4‰ 數(shù)據(jù)基本一致。由于遠程心電診斷從采集完畢到報告出具通常需要一定時間，被測者完成心電圖采集后往往會暫時離開采集地點。這導(dǎo)致如果在采集過程中出現(xiàn)肢體電極錯接問題，接收到錯接反饋后再次進行采集的時間將大大延長。這不僅可能對許多重要的心電疾病造成診斷延誤，也降低了患者的就診體驗。

1 當前研究進展

隨著人工智能技術(shù)在心電領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，眾多專注于心電診斷的人工智能系統(tǒng)被設(shè)計并應(yīng)用于臨床實踐，為臨床工作帶來了極大便利。通過在心電圖采集后采用人工智能方法判斷是否存在肢體電極錯接問題，并及時提醒采集者進行糾正，或在判讀前自動提醒和校正，可大幅降低因工作疏忽導(dǎo)致的不良就診體驗。

早在1998年，馬駿[6]通過總結(jié)大量電極錯接的心電圖，提出了電極錯接的人工判讀方法。此后，諸如M Bickerton、A Pearce、R Lynch 等人的研究均指出，應(yīng)通過制度建設(shè)以及采集人員的持續(xù)培訓(xùn)來降低電極錯接的發(fā)生率[7-9]。

2012年，Henian Xia在研究中對比了基于規(guī)則系統(tǒng)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及結(jié)合特征工程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[10]。由于當時技術(shù)條件的限制，其采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是簡單的MLP網(wǎng)絡(luò)。對于正常心電圖，這些方法的最高識別準確度可達98.4%，但對于心律失?；颊撸瑴蚀_率則下降至36.1%到78.4%之間。

2020年，K Rjoob等人對該領(lǐng)域的研究進行了全面回顧和比較[11]。目前準確率最高的方法是Jekova I 等人提出的基于人工識別特征填表打分的方法[12]，其敏感度達到97.9%，特異度達到99.2%。盡管這些數(shù)字看似較高，但由于肢體電極錯接的實際發(fā)生率僅為4‰，99.2%的特異度意味著誤報數(shù)量遠遠超出實際發(fā)生數(shù)量。此外，該方法在執(zhí)行過程中需要人工填表打分，耗費大量人力資源，難以實際推廣。

因此，利用更為先進的深度學(xué)習(xí)方法，設(shè)計能夠在實際醫(yī)療環(huán)境中應(yīng)用的全自動、高精度肢體電極錯接檢測算法，具有重要的研究價值。

2 方法設(shè)計

2.1 肢體電極錯接對心電圖的影響分析

心電圖的采集基于心臟每次心跳周期中產(chǎn)生的微小電流變化。這些電流通過人體組織傳導(dǎo)至體表，放置在特定位置的電極捕捉到這些電信號，并將其轉(zhuǎn)換成可記錄和分析的心電圖波形。在標準十二導(dǎo)聯(lián)心電圖中，肢體電極共有4個：左手電極（LA） 、右手電極（RA） 、左腿電極（LL） 和右腿電極（RL） 。

通常使用右腿電極（RL） 作為 0 電位參照點來確定其他各電極的電壓值。因此，本文中使用電極簡稱代指該電極相對于 RL 的電壓值。

在標準十二導(dǎo)聯(lián)心電圖的肢體導(dǎo)聯(lián)中，各導(dǎo)聯(lián)與電極電壓之間存在如下?lián)Q算關(guān)系（見表 1） 。

由于大量研究驗證表明，左腿導(dǎo)聯(lián)（LL） 與右腿導(dǎo)聯(lián)（RL） 的錯接對心電圖基本無影響，且不會妨礙心電圖的進一步判讀與報告出具[13]。因此，與 A. KhaledRjoob 等人的研究一致，本研究不再涉及與 RL 電極相關(guān)的錯接情況[11]。

在排除涉及 RL 電極的錯接后，所有肢體電極錯接可分為以下5種情況進行探討。

2.1.1 LA 與 RA 錯接

根據(jù)表1的換算關(guān)系，可得出左手電極（LA） 與右手電極（RA） 錯接后，與標準十二導(dǎo)聯(lián)心電圖的換算關(guān)系，如表2所示。

2.1.2 LA 與LL 錯接

根據(jù)表1的換算關(guān)系，可得出左手電極（LA） 與左腿電極（LL） 錯接后，與標準十二導(dǎo)聯(lián)心電圖的換算關(guān)系，如表3所示。

2.1.3 RA 與LL 錯接

根據(jù)表 1 的換算關(guān)系，可得出右手（RA） 與左腿（LL） 錯接后，與標準十二導(dǎo)聯(lián)心電圖的換算關(guān)系，如表 4 所示。

2.1.4 LA 接RA、RA 接LL、LL 接LA

根據(jù)表 1 的換算關(guān)系，可以得出LA接RA、RA接LL、LL接LA錯接后，與標準十二導(dǎo)聯(lián)心電圖的換算關(guān)系，如表 5 所示。

2.1.5 LA 接LL、RA 接LA、LL 接RA

根據(jù)表1的換算關(guān)系，可以得出LA接LL、RA接LA、LL接RA錯接后，與標準十二導(dǎo)聯(lián)心電圖的換算關(guān)系，如表6所示。

2.2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

如2.1節(jié)所述，除右腿電極外，所有肢體電極錯接情況下的導(dǎo)聯(lián)波形均可通過標準十二導(dǎo)聯(lián)的圖形變換得到。因此，可以直接利用2.1節(jié)中表2至表6給出的變換關(guān)系，生成模擬的錯接導(dǎo)聯(lián)波形。

PTB-XL[14]數(shù)據(jù)庫和 CSE[15]數(shù)據(jù)庫均為標準十二導(dǎo)聯(lián)心電數(shù)據(jù)庫，可用于相關(guān)研究。PTB-XL數(shù)據(jù)庫包含21 837份長度為10秒、采樣率為1 000 Hz的心電數(shù)據(jù)，覆蓋正常心電圖、心肌梗死、ST-T改變、傳導(dǎo)異常、心室肥大等常見心電圖類型，數(shù)據(jù)量豐富，且不存在電極錯接問題。CSE數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量較少，共有1 220 份長度為10秒、采樣率為500 Hz的心電數(shù)據(jù)，同樣不存在電極錯接問題。

本研究以 PTB-XL 數(shù)據(jù)庫作為訓(xùn)練集，CSE 數(shù)據(jù)庫作為測試集進行研究。

具體步驟如下：

1） 將原始的十二導(dǎo)聯(lián)數(shù)據(jù)作為非電極錯接數(shù)據(jù)；

2） 按照表2的變換關(guān)系，對原始數(shù)據(jù)中的肢體導(dǎo)聯(lián)進行變換，生成LA與RA錯接的模擬數(shù)據(jù)；

3） 按照表3的變換關(guān)系，生成LA與LL錯接的模擬數(shù)據(jù)；

4） 按照表4的變換關(guān)系，生成RA與LL錯接的模擬數(shù)據(jù)；

5） 按照表5的變換關(guān)系，生成LA連接RA、RA連接LL、LL連接LA的模擬數(shù)據(jù)；

6） 按照表6的變換關(guān)系，生成LA連接LL、RA連接LA、LL連接RA的模擬數(shù)據(jù)。

按照上述方法，對各種錯接情況進行模擬數(shù)據(jù)生成，分別處理PTB-XL和CSE數(shù)據(jù)庫。最終，獲得總計131022條的PTB-XL訓(xùn)練集和總計7 320條的CSE測試集。

2.3 算法模型設(shè)計

一維卷積在對心電信號進行處理時，相較于其他類型的網(wǎng)絡(luò)具有顯著優(yōu)勢[16]。因此，本研究中所有的卷積層操作均采用一維卷積。

如表2至表6所示，電極錯接對各個導(dǎo)聯(lián)的影響既包括整體分布的宏觀層面影響，也包括各個導(dǎo)聯(lián)的獨立影響。如果直接將所有12個導(dǎo)聯(lián)視為一維信號輸入的12個通道，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)會較早地將各導(dǎo)聯(lián)的數(shù)據(jù)進行融合，這不利于各導(dǎo)聯(lián)形態(tài)特征的獨立提取。

為此，本研究在模型架構(gòu)設(shè)計上，采用12通道分離卷積和12通道混合卷積兩個分支進行處理。隨后，通過GRU[17]和MaxPooling層對特征進行進一步提取，最后使用輸出層激活函數(shù)為softmax的MLP層進行最終分類處理。模型架構(gòu)如圖1所示。

2.3.1 12通道混合卷積

輸入模型的單個batch 的心電圖為一個大小為（batch_size， 12， 10000）的矩陣。將其依次輸入12通道混合卷積中的各個block，其中，SEblock為SENET中的squeeze and excitation 層[18]，SEDblock 為將SEblock 中最后一個卷積操作的stride參數(shù)調(diào)整為2后得到的具有兩倍降采樣效果的卷積單元。

整個混合卷積部分包含10個block單元，除第一個單元的輸入通道數(shù)為12、輸出通道數(shù)為128外，其余9個block單元的輸入和輸出通道數(shù)均為128。經(jīng)過全部10 個block 單元后，最終得到大小為（batch_size，128，313）的矩陣。

2.3.2 12通道分離卷積

將輸入模型的單個batch的心電圖矩陣沿導(dǎo)聯(lián)的維度拆分成12 個矩陣，每個矩陣的維度均為（batch_size， 1， 10 000）。將每個導(dǎo)聯(lián)的心電矩陣依次輸入其對應(yīng)的卷積處理層中。

通道分離卷積部分的結(jié)構(gòu)與12通道混合卷積的結(jié)構(gòu)基本一致，但中間各個block的輸入和輸出通道數(shù)從原來的128縮減到32。

每個導(dǎo)聯(lián)分別經(jīng)過其對應(yīng)的卷積處理層后，得到12個大小為（batch_size， 32， 313）的矩陣。將這些矩陣沿通道維度進行合并，最終得到大小為（batch_size，384， 313）的矩陣。

2.3.3 GRU 處理層

由于Transformer在連續(xù)狀態(tài)空間中的建模效果弱于傳統(tǒng)的RNN[19]，且GRU的參數(shù)量少于LSTM，因此本研究采用GRU作為最終的序列建模模塊。

將12通道混合卷積的輸出與12通道分離卷積的結(jié)果沿通道維度拼接，得到大小為（batch_size， 512，313）的矩陣。將其轉(zhuǎn)置后輸入到雙層雙向GRU 中（GRU的輸入維度為512，單向輸出維度為64，雙向共計128） ，得到大小為（batch_size， 313， 128）的矩陣。

隨后，對該矩陣沿313的維度進行MaxPooling操作，得到大小為（batch_size， 128）的矩陣。最后，將其輸入激活函數(shù)為Softmax的 MLP 層中進行處理，得到最終的輸出，大小為（batch_size， 6）的矩陣，用p?表示。

2.3.4 損失計算

由于本研究中所采用的生成數(shù)據(jù)不存在標簽錯誤問題，因此采用 Focal Loss 來進行損失計算，以提升模型對少量難學(xué)樣本的處理能力[20]。

將一個batch對應(yīng)的標簽表示為p，其為一個大?。╞atch_size， 6）的One-Hot矩陣，損失計算的公式如式（1） 所示：

式中：pi，j 表示batch中第i 個數(shù)據(jù)的第j 個電極錯接類別的標簽，如果錯接則該值 1 否則為 0。p?i，j 表示模型對batch中第i 個數(shù)據(jù)的第j 個電極錯接類別的概率估計結(jié)果。

2.4 模型實驗

本研究所有的模型訓(xùn)練實驗均采用AdamW優(yōu)化器[21]，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，β 值設(shè)置為（0.9， 0.999），權(quán)重衰減系數(shù)設(shè)置為 0.05。

所有實驗均在 RTX 4090 顯卡上進行。

2.4.1 模型消融實驗

為驗證本研究中所提出模型的結(jié)構(gòu)合理性，對關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)部分進行了消融實驗，實驗對照組設(shè)定如下：

1） 通道混合卷積+ MLP。將通道混合卷積處理得到的大小為（batch_size， 128， 313）的矩陣直接沿313的維度進行MaxPooling操作，得到的（batch_size， 128）矩陣直接輸入帶有Softmax輸出層的雙層MLP。

2） 通道分離卷積+ MLP。12通道分離卷積處理得到的大小為（batch_size， 384， 313）的矩陣沿313的維度進行MaxPooling操作，得到的（batch_size， 384）矩陣直接輸入帶有Softmax輸出層的雙層MLP。

3） GRU + MLP。不使用卷積，直接使用GRU處理大小為（batch_size， 12， 10000）的矩陣。GRU的輸入層維度為12，序列長度為10000，輸出層維度為雙向共計128。將GRU輸出的大小為（batch_size， 128， 10000）的矩陣沿10000 的維度進行MaxPooling 操作，得到的（batch_size， 128）矩陣直接輸入帶有Softmax輸出層的雙層MLP。

4） 通道混合卷積+通道分離卷積+ MLP。在本研究所提出的方法上去除GRU單元，將原MLP層的輸入維度調(diào)整為512。將12通道混合卷積和12通道分離卷積拼接后得到的大小為（batch_size， 512， 313）的矩陣沿313的維度進行MaxPooling操作后，輸入MLP層。

5） 通道混合卷積+ GRU + MLP。在本研究所提出的方法上去除12通道分離卷積，將原MLP層的輸入維度調(diào)整為128。將12通道混合卷積得到的大小為（batch_size， 128， 313）的矩陣沿313的維度進行Max?Pooling操作后，輸入GRU層，經(jīng)MaxPooling操作后再輸入MLP層。

6） 通道分離卷積+ GRU + MLP。在本研究所提出的方法上去除12通道混合卷積，將原MLP層的輸入維度調(diào)整為384。將12通道分離卷積得到的大小為（batch_size， 384， 313）的矩陣沿313的維度進行Max?Pooling操作后，輸入GRU層，經(jīng)MaxPooling操作后再輸入MLP層。

表7列舉了這些實驗設(shè)定的對比結(jié)果。本文采用與Khaled Rjoob[11]綜述研究中相同的指標，即敏感度、特異性和macro-F1（括號內(nèi)為標準差值） 。所有的敏感度與特異性值均為10次訓(xùn)練的平均值，標準差也通過10次訓(xùn)練計算所得。從表格中的結(jié)果可以明顯看出，通道分離卷積對整個模型的貢獻最大。

2.4.2 模型對比實驗

為驗證本研究中所提出模型相較于其他研究的合理性，在表8中對近年來其他研究所提出的方法的準確度進行了相同實驗設(shè)定下的復(fù)現(xiàn)與實驗結(jié)果比對。通過表中結(jié)果的比對，可以確定當前所提出的方法具有絕對的領(lǐng)先優(yōu)勢，且在特異性表現(xiàn)上最佳。這在臨床應(yīng)用中能夠極大降低誤報率，從而提升醫(yī)師的使用體驗以及患者的就診體驗。

3 結(jié)束語

本文針對心電圖采集過程中的肢體電極錯接問題，設(shè)計了一種結(jié)合通道混合卷積、通道分離卷積和GRU 的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。通過消融實驗驗證了所提方法的結(jié)構(gòu)設(shè)計合理性，通過對比實驗驗證了方法的有效性，最終實現(xiàn)了本領(lǐng)域最佳的準確度評估結(jié)果。

然而，心電電極的錯接問題并不僅限于肢體電極之間。雖然胸導(dǎo)聯(lián)電極錯接在本研究中未被發(fā)現(xiàn)，但臨床調(diào)研表明，其在實際工作中也可能發(fā)生。因此，未來若能將本研究的理論與方法擴展應(yīng)用于胸電極錯接的判斷，將對心電圖采集過程的質(zhì)量控制起到更全面的促進作用。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】