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。远程心电监测系统能以其便捷高效的诊疗服务模式对预防、检测和治疗心血管疾病发挥着重要作用。但是，如何实现高效率、高精度的心电信号智能化分析，是目前远程心电监测系统所面临的主要挑战。传统的心电分析方法具有诊断效率低、精度不高、适应性差、泛化能力弱及智能化水平低等问题，不能满足对心电信号（Electrocardiogram，ECG）多样性、多变性特点的分析需求。远程心电监测系统是一类CPS，运用人工智能技术增强其功能，是当前心电监测技术研究的前沿问题。人工智能技术以数据驱动且无需外部假设条件，具有很强的特征提取能力和泛化能力，为推动新型智慧医疗体系的发展提供了有力的技术支持和工具。本文针对远程心电信号智能化分析过程中的降噪预处理、特征分割描绘、心律失常分类识别等关键任务，从算法模型层面研究AI技术在心电信号智能化分析中的应用，旨在提高远程心电医疗的智能化水平。
本文主要工作及学术贡献有：
(1)提出了一种基于生成对抗网络的心电信号智能降噪方法。针对远程环境下采集的ECG信号含有多种类型噪声干扰的问题，本文以一种新的对抗降噪视角将GAN模型的分布特征学习能力应用到ECG信号的降噪研究中，有助于学习不同噪声类型的复杂分布特征，实现了对ECG信号中包含的多种噪声类型的智能降噪。
(2)提出了一种基于编码器-解码器模型的心电信号智能分割方法。针对ECG信号所具有多样性和多变性的特点，本文利用编码器-解码器模型优越的特征提取能力提取ECG信号中的隐藏特征并生成相应的矩形波分割描绘结果，实现了对ECG信号中P波、QRS波群和T波的起止点分割描绘。
(3)提出了一种人机协同知识表示的可解释性心律失常分类方法。设计了一种人机协同知识表示用于心律失常分类识别，提高了模型的可解释性。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，提高了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.
