心房颤动(Atrialfibrillation,AF)被认为是一种危及生命的心律失常,患有房颤的人数不断增加。近几年,深度学习诊断技术因其缓解了专家诊断的压力,减少了因专家过度劳累而purine biosynthesis带来的主观性诊断错误已成功应用于房颤的自动诊断当中。但是多数深度学习方法仍受限于训练数据和测试数据来自相同分布的假设。而在实际应用中,由于心电信号来源于不同的采集环境或不同的采集设备,以及心Laduviglusib使用方法电信号采集者来自不同的国家和民族,导致数据集之间的数据分布差异比较大,在特定数据集上训练的模型直接应用于新的数据集时诊断性能会下降。因此,跨数据库的房颤检测仍面临着较大的挑战。近年来,有研究开始致力于应用领域自适应方法来减小心电数据间的分布差异,但是目前多数方法考虑从特征对齐的角度来减小分布差异,忽略了类别的信息,并且重点在于解决数据库内部的心电信号差异问题,对于跨数据库的房颤检测问题没有得到进一步的研究。针对以上问题,本文提出了基于动态迁移学习的跨数据库房颤检测方法,论文的主要研究内容如下:(1)针对目前基于领域自适应方法进行房颤检测工作的不足,从损失函数的角度,本文提出了基于最小化类混淆(Minimum Class Confusion,MCC)的领域自适应房颤检测算法,在训练过程中引入MCC损失函数。MCC可以减少模糊类和正确类之间的混淆程度,增强目标域上的类别可分性。该损失不需要进行特征对齐,侧重于类别的预测。(2)为了进一步构建更通用的领域自适应模型,从模型的角度,本文提出了动态迁移网络(Dynamic Transfer Network,DTN)来自适应地学习不同域的心电特征。DTN通过引入动态残差块(Dynamic Residual Block,DRB)来降低因数据分布差异产生的影响。动态残差块由普通卷积运算和动态卷积运算组成,其中动态卷积可以根据输入信号动态调整网络参数,实现心电特征的自适应学习,间接实现不同心电数据库间的域适应。(3)在构建动态迁移网络时采用了两阶段的迁移学习方法,包括预训练阶段和领域自适应阶段。在预训练阶段,首先进行有监督学习,将训练得到的最优模型作为预训练模型;在领域自适应阶段,在预训练模型的基础上嵌入动态残差块实现领域自适应。本文在三种预训练模型和三个公开心电数据库上验证了该方法的有效性,比如对于迁移任务AFDB→CPSC2018,DTN-ResNet模型的房颤检测准Z-VAD-FMK确率从81.18%提高到91.13%,F1分数从74.15%提高到85.00%,分别提高了 9.95%和10.85%;对于迁移任务AFDB→Phy2017,DTN-AlexNet在AFDB上训练的准确率和F1分数分别为91.35%和87.92%,由此证明了 DTN在跨数据库AF检测方面的优异性能。本文还基于12导联心电数据库进行了跨数据库多分类实验,同时验证了该方法有效的泛化能力。虽然本方法在已有的心电数据库上取得了不错的房颤诊断效果,但仍待于在实际系统中进行诊断性能的验证。