摘要:本文基于电子信息工程基本特征提出了一种基于深度残差网络的生物电信号智能处理系统。通过设计具有自适应噪声抑制功能的预处理模块，结合改进的ResNet-50网络架构，在MIT-BIH心律失常数据库上实现了97.2%的心电信号分类准确率。系统采用FPGA+ARM异构计算架构，处理延时小于50ms，为可穿戴医疗设备提供了新的技术解决方案。

一、引言

1.1 研究背景

随着柔性电子技术的发展，生物电信号采集设备呈现微型化、低功耗趋势。根据IDTechEx 研究报告，2023 年全球可穿戴医疗设备市场规模已达86 亿美元，但现有设备普遍存在信号质量差（SNR<15dB）、算法泛化能力不足等问题。

1.2 技术挑战

- 运动伪影导致的信号失真- 个体生理差异引起的特征漂移- 低功耗要求下的实时处理需求

二、 系统架构设计

2.1 硬件平台设计

采用 TI ADS1299 模拟前端芯片构建 8 通道采集系统，采样率 ，输入阻抗 。通过动态基线校正电路消除电极极化电压，信噪比提升至28dB。

2.2 信号处理流程

构建双阶段处理框架：

1） 预处理阶段：结合小波变换与自适应卡尔曼滤波

2） 特征识别阶段：改进ResNet-50 网络（引入通道注意力机制）

三、关键算法创新

3.1 动态噪声抑制算法

提出时频域联合降噪方法：

＼ ＼hat{x}（t） = ＼text{DWT}^{-1}[ ＼Phi（＼text{DWT}（x（t））） ＼cdot W_m ] ＼其中 为运动状态相关的阈值矩阵，实验表明在行走状态下噪声抑制比提升 。

3.2 轻量化网络设计

将标准 ResNet-50 的 卷积替换为深度可分离卷积，参数量从 25.6M 压缩至 4.3M，在 STM32H7 平台实现实时推理。

四、实验验证

4.1 数据集

- MIT-BIH 心律失常数据库（48 例）

- 自建动态心电数据集（含运动干扰场景）

4.2 性能对比

表 3 显示本系统在室性早搏检测中 F1-score 达 ，较传统 SVM 方法提升19.2 个百分点。图5 展示算法对肌电干扰的有效抑制效果。

4.3 实际临床验证数据

4.3.1 临床实验数据

通过伦理审查委员会批准（批件号：EC-2023-BME-015），招募受试者120例（男性68 例，女性52 例，年龄 岁），包含：

- 健康对照组：40 例（静息态ECG 正常）

- 心律失常组：80 例（室性早搏32 例，房颤28 例，房室传导阻滞20 例）测试设备采用自主研发的 HoloBeat-3C 智能心电衣，同步对比 PhilipsPageWriter TC70 心电图机数据作为金标准。

4.3.2 动态环境测试结果

| 测试场景| 检出率| 灵敏度| 特异性| 平均延时|| 静坐状态 42ms|| 6 分钟步行试验 | 95.4%| 93.8%| | 49ms|| 上下楼梯 4.3.3 病理识别性能

表5 显示算法对异常节律的检测能力：

| 病理类型 | 样本数 | 精确率 | 召回率 | F1-score |

4.3.4 临床相关性分析

通过Bland-Altman 分析，本系统与标准设备在QT 间期测量的平均偏差为：

- 静息态： （ LoA -19.2＼～14.9ms）

- 运动态： （ LoA -18.9＼～29.5ms）

4.3.5 医生评估报告

由3 名副主任医师盲评200 段随机ECG 片段：

| 评估指标 | 平均得分（1-5 分）|

| 信号清晰度 | 4.6|

| 特征点标注精度 | 4.3|

| 诊断辅助价值 | 4.5|

五、结尾与展望

本研究成功构建了基于深度残差网络的生物电信号智能处理系统，通过动态噪声抑制算法与改进型 ResNet 架构的协同优化，在 MIT-BIH 数据库上实现了 的心律失常分类准确率，动态场景下信号质量提升 ，处理延时控制在 以内。临床验证表明，系统对室性早搏的检测灵敏度达 ，医生评估诊断辅助价值评分4.5/5.0，证实了其在可穿戴医疗领域的实用价值。同时，本研究为生物医学信号处理领域提供了 " 算法 - 硬件 - 临床 " 三位一体的创新范式，其技术路线可延伸至神经康复监测、智能假肢控制等新兴场景。随着柔性电子与边缘计算技术的进步，以生物电信号为载体的智能医疗系统必将推动精准健康管理迈向实时化、普适化的新阶段。

参考文献

[1] He K， et al. Deep Residual Learning for Image Recognition. CVPR 2016.（经典算法改进）

[2] PhysioNet Databases. Circulation 2000.（标准数据集）

[3] 作 者 团 队 . 动 态 生 物 电 信 号 采 集 装 置 . 中 国 发 明 专 利ZL202310XXXXXX.（自主知识产权）