- 选题背景和意义：
众所周知，当今人们生活和工作压力越来越大，心血管疾病也是人们极为关心的一个健康项目之一，心电图能够有效反应心脏的健康状况，不管是对于疾病的监测还是医学上临床上的监测，都极具有意义，因此研究一套有效的心电信号识别分类算法是极为有意义的。同时，运用心电图进行诊断，于其他的疾病诊断相比更具有高效性、环保性以及低费用性。心电图（Electrocardiogram,ECG)信号是一个通过皮肤测得的二维数据集，它代表心脏电压随时间的变化，它代表心脏电压随时间的变化。这种技术已经出现了几个世纪，并且大约在1个世纪前首次用在了临床诊断当中。随后一段时间，ECG技术得到了极为迅猛的发展，为我们的生活和健康做出了巨大的贡献，另外它在生物和临床研究方面也得到了发展，并且在临床诊断方面已经成为了一个不可或缺的常规检查技术。
自从19世纪心电信号被应用于临床医学以来，ECG一直在心脏疾病的诊断过程中扮演着重要的角色，但是由于其检测设备的复杂，一直无法应用于日常生活。随着科技的进步，人们通过常用的电子设备来记录自己心脏的状态，这主要经过心电信号的预处理，提取其中的特征和进行类别的分类从而得到检测信息，然而这种分析数据的准确性很难得到保证。针对以上技术问题，一般情况下，如果信号预处理和特征提取准确时，得到的检测信息就会相对准确些。但是在一般的情况下，利用传统的方法处理心电图信号的噪声和检测不准确问题通常会使检测结果产生偏差，为了使检测结果满足人们的需求，我们就十分有必要利用人工智能算法或机器学习算法来提高检测效率，同时也希望能够更为清晰的分析心电图。
综上所述，基于机器学习来进行研究能够更好的帮我们分析病情，提高人们的生活质量，同时也减轻我国当前社会老龄化带来的问题，辅助医生给医生提供参考，减轻医生的工作量。因此，这个项目具有十分重要的意义和价值。
- 课题关键问题及难点：
本课题的关键问题在于掌握系统识别，学习深度学习相关原理以及当前已有的数据库的使用，同时如何将模型灵活应用在问题上，用Java去实现代码，及各类库的使用。
存在的难点如下：
- 神经网络的学习中将涉及到很多类型的神经网络，如Hopflied神经网络，卷积神经网络，循环神经网络，递归神经网络等等，这里涉及了大量的数学推导。
- 如何将将这些心电图数据集合起来进行汇总，并且识别相关的数据，结合已有的知识进行分析，如何将病例和非病例有效的区分开来。可能会用到数据库的相关知识。
- Java是一门全新的编程语言，不同于以往学习的MATLAB、C 等。
- 由于深度学习算法的实现用到了许多计算机科学的知识，同时在神经网络与深度学习的实例中，会涉及各个领域的相关知识，如图像识别等等，这类多学科交叉的问题建行是一个很大的挑战。
- 文献综述（或调研报告）：
心脏作为人身体的重要器官，其规律性的舒张和收缩的运动保证人身体血液正常循环，保证血液能够正常到达每一个器官，维持人的正常生理状态。
在临床医学中，心电图是检测心脏是否进行正常工作的有效手段，因为心电图能够记录心肌细胞除极化和复极化动作，从而反映心脏各个部分是否为正常的生理状态。心电图的一个完整的心脏活动周期是由 P 波、QRS 波、T 波以及可能存在的 U 波组成，其中 RR 期间是两个相邻的 R 波波峰之间的时间周期。具体内容不做详细论述，之后将详细展开研究。
随着科技的发展和算法的进步，ECG 信号的处理和分类逐渐提高。在 ECG 信号分类的过程中，一般分为几个步骤：ECG 信号的采集、ECG 信号滤波预处理、ECG信号的特征提取以及最后 ECG 信号的识别分类。
虽然国内外研究者已经提出了很多方法，但是分类识别的准确率和分类种数并未达到理想要求，基于传统机器学习的方法依赖于 ECG 信号的特征提取，深度学习方法自动学习特征为 ECG 信号识别分类提供了新的方向，通过丰富的样本集自动学习特征分类，提高分类的准确性。
根据对 ECG 信号检测的准确度要求和便捷性要求，通过提取 ECG 信号数据特征值基于机器学习算法进行 ECG 信号异常类别的检测。随着近几年深度学习的快速发展，采用深度学习方法进行 ECG 信号识别分类成为国内外 ECG 信号检测研究者的研究热点。
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