【源码】基于Python的心电图智能诊断系统

项目简介

本项目是基于Python的深度学习模型训练与特征提取示例，专注于处理心电图（ECG）数据的分类任务。项目包含数据处理、模型定义、模型训练、特征提取等模块，目标是构建并训练用于心电图分类的深度学习模型，提取心电图数据特征，为后续机器学习模型训练提供支持。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：利用ECGDataset类加载和预处理心电图数据，包括标签提取，采用数据随机缩放、偏移等增强技术。
2. 模型定义：提供ResNet、RegNet、ResNeSt等多种深度学习模型，用于提取心电图数据特征。
3. 模型训练：有训练脚本，可训练深度学习模型，根据训练性能评估记录最佳模型。
4. 特征提取：GetFeature类能从预训练模型中提取心电图特征，用于其他机器学习模型训练。
5. 工具函数：包含日志初始化、数据增强、模型评估等工具函数，支持项目各模块。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境和PyTorch、pandas、numpy等必要库。
2. 数据准备：准备包含心电图数据和对应标签的数据集。
3. 模型训练：运行训练脚本，按需选择合适模型进行训练。
4. 特征提取：使用GetFeature类提取心电图特征，将特征数据保存为CSV文件。
5. 后续应用：将提取的特征数据作为输入，用LightGBM等机器学习模型进行训练和预测。

注意事项

1. 需根据实际情况调整项目中的路径和参数设置。
2. 确保项目依赖的特定库和工具已正确安装和配置。
3. 运行代码前，建议阅读相关文档和代码注释，了解各模块和函数的具体功能与使用方法。

下载地址

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