学位论文简介
心血管疾病一直严重威胁着人类的生命健康安全，高居全球非传染性疾病死因首位。及早地预防、检测和治疗心血管疾病对于提高人们生活质量有着重要的社会价值和研究意义。心电图（Electrocardiogram，ECG）信号是监测心脏健康状况和治疗心血管疾病的重要指标和依据，具有无创、非侵入、便捷、经济等优点。传统方法无法满足系统对具有多样性、多变性特点的ECG信号的智能分析需求。人工智能（Artificial Intelligence，AI）和信息化技术与医疗资源的不断融合推动了新型智慧医疗体系的发展，为预防和检测心血管疾病提供了有效手段和技术途径，同时也为处理复杂多变的ECG信号提供了有效的工具和技术支持。本文针对ECG信号的降噪处理、分割描绘、分类识别及其可解释性等自动分析关键技术问题，利用机器学习与深度学习相关智能技术，研究ECG信号的自动分析方法与模型。本文主要工作和创新点如下。
(1) 提出了一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）的心电信号降噪方法。该方法基于对抗视角能够同时去除ECG信号中包含的工频干扰、肌电干扰和基线漂移三种主要噪声。考虑到ECG信号的全局特征和局部特征的重要性，方法中采用了新设计的损失函数使降噪后的ECG 信号能够保留其医用价值而不失真。
(2) 提出了基于知识的心电信号深度分割方法。为了提高模型的适应性和泛化能力，所提方法基于编码器-解码器框架融入医学领域知识和个体特征知识以提高模型分割描绘性能。该方法将不同类型的知识进行编码，并设计了一种将知识与ECG信号对齐并融入模型的方法。
(3) 提出了基于人机协同知识表示的可解释性心率失常分类方法。针对多分类心率失常自动识别与诊断问题，提出了一种适用于ECG信号特征的可解释性心率失常分类识别方法。针对深度学习分类模型端到端的“黑盒”问题，设计了一种人机协同知识表示用于心率失常自动分类识别以提高模型的可解释性。针对模型的交互性差这一问题，建立了一种人在环中（Human-in-the-loop，HIL）的交互诊断机制来干预深度模型的推理过程，以此来提高模型的交互能力和分类性能。
主要学术成果
(1) Jilong Wang, Renfa Li, Rui Li, Keqin Li, Haibo Zeng, Guoqi Xie, Li Liu. Adversarial de-noising of electrocardiogram[J]. Neurocomputing, 2019, 349: 212-224. (SCI二区, IF=4.438, JCR Q1)
(2) Jilong Wang, Renfa Li, Rui Li, Bin Fu. A knowledge-based deep learning method for ECG signal delineation[J]. Future Generation Computer Systems, 2020, 109: 56-66. (SCI二区, IF=6.125, JCR Q1)
(3) Jilong Wang, Rui Li, Renfa Li, Bin Fu, Chunxia Xiao, Danny Ziyi Chen. Towards Interpretable Arrhythmia Classification With Human-Machine Collaborative Knowledge Representation[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2021, 68: 2098-2109. (SCI二区, IF=4.424, JCR Q1)
(4) Jilong Wang, Rui Li, Renfa Li, Bin Fu, Danny Ziyi Chen. HMCKRAutoEncoder: An Interpretable Deep Learning Framework for Time Series Analysis[J]. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. (大修返回, Under Review, SCI二区, IF=6.043, JCR Q1)
(5) Jilong Wang, Rui Li, Renfa Li, Bin Fu, Danny Ziyi Chen. IDTEncoder: A Deep Interpretable Arrhythmia Classification Framework with Diagnostic Decision Tree[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. (在投)
(6) Yuanda Yang, Guoqi Xie, Jilong Wang, Jia Zhou, Ze Xia, Renfa Li. Intrusion Detection for In-vehicle Network by Using Single GAN in Connected Vehicles[J]. Journal of Circuits, Systems and Computers, 2021, 30(01): 2150007.
(7) Xinhui Peng, Rui Li, Jilong Wang, Hao Shang. User-Guided Clustering for Video Segmentation on Coarse-Grained Feature Extraction[J]. IEEE Access, 2019, 7: 149820-149832.
(8) Hao Shang, Rui Li, Xu He, Jilong Wang, Xinhui Peng. Real-time Accurate Object Counting for Smart Farms[C]//2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2019: 1-8.
(9) Junjie Guan, Rui Li, Renfa Li, Wanli Li, Jilong Wang, Guoqi Xie. Automated dynamic electrocardiogram noise reduction using multilayer LSTM network[C]//Proceedings of the 15th EAI International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services. 2018: 197-206.
