心跳信号分类预测赛题解析：Task 1深度解读与实战指南

2026年1月4日 互联网

心跳信号分类预测赛题解析：Task 1深度解读与实战指南

在生物医学信号处理领域，心跳信号分类预测是极具挑战性的任务。其核心目标是通过分析心电图（ECG）或光电容积脉搏波（PPG）等信号，识别出正常心律、房颤、早搏等不同类别的心跳模式。本文将以某国际生物信号处理竞赛的Task 1为例，从数据特性、分类目标、评估指标等维度展开深度解析，并提供可落地的技术实现方案。

一、Task 1赛题核心要素解析

1.1 数据来源与信号特性

Task 1提供的数据集通常包含两类信号：ECG和PPG。ECG信号通过电极贴片采集，反映心脏电活动，具有高时间分辨率（采样率可达500Hz以上）和明确的P-QRS-T波形特征；PPG信号通过光电传感器采集，反映血管容积变化，采样率较低（通常100-200Hz），但受运动伪影影响更显著。

关键挑战：

  • 信号噪声：工频干扰（50/60Hz）、基线漂移、肌电干扰
  • 信号变异：个体差异、导联位置差异、病理状态差异
  • 数据不平衡：正常样本占比通常超过70%，异常样本稀疏

1.2 分类目标与标签体系

Task 1的分类目标通常分为三级：

  1. 一级分类：正常心律 vs 异常心律
  2. 二级分类：在异常心律中区分房颤、室上性早搏、室性早搏等
  3. 三级分类：针对特定心律失常的严重程度分级（如房颤持续时间）

标签示例：

  1. # 假设数据标签结构
  2. labels = {
  3.     "record_id": "subj001_ecg",
  4.     "primary_class": "abnormal",  # normal/abnormal
  5.     "secondary_class": "afib",    # normal/afib/pvc/svt
  6.     "tertiary_class": 2           # 房颤持续时间分级（0-4）
  7. }

1.3 评估指标体系

竞赛通常采用多指标联合评估：

  • 准确率（Accuracy）：整体分类正确率
  • F1-score：针对异常类别的调和平均数
  • AUC-ROC：区分正常与异常的能力
  • 混淆矩阵：细分各类别的识别情况

评估代码示例：

  1. from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
  3. def evaluate_model(y_true, y_pred):
  4.     print("Classification Report:")
  5.     print(classification_report(y_true, y_pred))
  7.     print("\nConfusion Matrix:")
  8.     cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
  9.     print(cm)
  11.     # 计算异常类别的F1（假设类别1为异常）
  12.     from sklearn.metrics import f1_score
  13.     f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label=1)
  14.     print(f"\nAbnormal Class F1-score: {f1:.4f}")

二、数据预处理关键技术

2.1 信号去噪方法

  • 小波去噪：使用pywt库进行阈值去噪

    1. import pywt
    2. def wavelet_denoise(signal, wavelet='db4', level=3):
    3.   coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    4.   # 对高频系数进行软阈值处理
    5.   threshold = 0.1 * max(abs(coeffs[-1]))
    6.   coeffs_thresh = [pywt.threshold(c, threshold, mode='soft') for c in coeffs[:-1]] + [coeffs[-1]]
    7.   return pywt.waverec(coeffs_thresh, wavelet)

  • 带通滤波：保留0.5-50Hz频段（典型ECG频带）

    1. from scipy.signal import butter, filtfilt
    2. def bandpass_filter(signal, lowcut=0.5, highcut=50, fs=500):
    3.   nyq = 0.5 * fs
    4.   b, a = butter(4, [lowcut/nyq, highcut/nyq], btype='band')
    5.   return filtfilt(b, a, signal)

2.2 特征提取策略

  • 时域特征：RR间期标准差、QRS波宽度
  • 频域特征：LF/HF功率比（0.04-0.15Hz vs 0.15-0.4Hz）
  • 非线性特征：样本熵、多尺度熵

RR间期计算示例：

  1. import numpy as np
  2. def calculate_rr_intervals(r_peaks, fs=500):
  3.     rr_intervals = np.diff(r_peaks) / fs  # 转换为秒
  4.     return {
  5.         'mean_rr': np.mean(rr_intervals),
  6.         'std_rr': np.std(rr_intervals),
  7.         'cv_rr': np.std(rr_intervals)/np.mean(rr_intervals)
  8.     }

三、模型构建与优化实践

3.1 传统机器学习方法

  • 随机森林：适用于特征维度较高的场景

    1. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    2. model = RandomForestClassifier(n_estimators=200, max_depth=15)
    3. model.fit(X_train, y_train)

  • XGBoost：处理类别不平衡的利器

    1. import xgboost as xgb
    2. params = {
    3.   'objective': 'binary:logistic',
    4.   'scale_pos_weight': 3,  # 异常样本权重
    5.   'max_depth': 8,
    6.   'learning_rate': 0.1
    7. }
    8. model = xgb.XGBClassifier(**params)

3.2 深度学习方案

  • 1D-CNN：捕捉局部时序模式

    1. from tensorflow.keras import layers, models
    2. def build_1dcnn(input_shape, num_classes):
    3.   model = models.Sequential([
    4.       layers.Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=input_shape),
    5.       layers.MaxPooling1D(2),
    6.       layers.Conv1D(128, 3, activation='relu'),
    7.       layers.GlobalAveragePooling1D(),
    8.       layers.Dense(64, activation='relu'),
    9.       layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
    10.   ])
    11.   return model

  • Transformer架构：处理长程依赖

    1. from tensorflow.keras import layers
    2. def build_transformer(input_shape, num_classes):
    3.   # 简化版Transformer实现
    4.   inputs = layers.Input(shape=input_shape)
    5.   x = layers.Reshape((-1, 1))(inputs)  # 调整为(seq_len, 1)
    6.   # 添加位置编码、多头注意力等组件
    7.   # 此处省略具体实现...
    8.   outputs = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
    9.   return models.Model(inputs, outputs)

3.3 模型优化技巧

  • 类别平衡策略：

    • 过采样：SMOTE算法
    • 欠采样：Tomek Links
    • 损失加权：class_weight参数

  • 集成学习：

    1. from sklearn.ensemble import VotingClassifier
    2. models = [
    3.   ('rf', RandomForestClassifier()),
    4.   ('xgb', xgb.XGBClassifier()),
    5.   ('cnn', build_1dcnn((1000,1), 2))  # 假设输入长度1000
    6. ]
    7. voting = VotingClassifier(models, voting='soft')

四、实战建议与避坑指南

4.1 数据处理阶段

  • 分段策略：将长时信号分割为固定长度片段（如10秒），注意处理边界效应
  • 数据增强：对异常样本进行时间缩放、添加高斯噪声
  • 特征选择：使用SelectFromModel进行特征重要性筛选

4.2 模型训练阶段

  • 早停机制：监控验证集F1-score，设置patience=10
  • 学习率调度：使用ReduceLROnPlateau
  • 模型保存：保存最佳模型而非最终模型

4.3 部署考虑

  • 模型轻量化：使用TensorFlow Lite或ONNX进行转换
  • 实时处理：设计滑动窗口处理机制
  • 异常检测：设置置信度阈值过滤低质量预测

五、行业解决方案参考

主流云服务商提供的生物信号处理方案通常包含：

  1. 端到端流水线：数据采集→预处理→特征工程→模型训练→部署
  2. 自动化工具：如自动机器学习（AutoML）进行超参优化
  3. 隐私保护：联邦学习支持多中心数据协作

以某云平台为例，其生物信号分析服务提供：

  • 预置的心跳信号处理算子库
  • 可视化的特征工程工作流
  • 一键部署的模型服务API

结语

Task 1赛题的核心在于平衡模型复杂度与泛化能力。建议开发者从传统方法入手快速验证，再逐步尝试深度学习方案。实际竞赛中，前10%的队伍通常采用：

  1. 多模态融合（ECG+PPG）
  2. 模型集成（3种以上不同架构）
  3. 精细化后处理（如基于RR间期的规则修正）

通过系统化的数据处理、特征工程和模型优化，即使是资源有限的团队也能在该任务上取得优异成绩。后续文章将深入探讨Task 2的多标签分类挑战及解决方案。

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