Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/zhengqi98/Hefei_ECG_TOP1
“合肥高新杯”心电人机智能大赛 —— 心电异常事件预测 TOP1 Solution
https://github.com/zhengqi98/Hefei_ECG_TOP1
competition data-mining deep-learning ecg ecg-classification multi-lead
Last synced: 24 days ago
JSON representation
“合肥高新杯”心电人机智能大赛 —— 心电异常事件预测 TOP1 Solution
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/zhengqi98/Hefei_ECG_TOP1
- Owner: zhengqi98
- Created: 2019-12-21T08:14:42.000Z (about 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2021-04-27T12:53:12.000Z (over 3 years ago)
- Last Synced: 2024-08-09T13:19:31.908Z (4 months ago)
- Topics: competition, data-mining, deep-learning, ecg, ecg-classification, multi-lead
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 2.6 MB
- Stars: 145
- Watchers: 4
- Forks: 39
- Open Issues: 6
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
- StarryDivineSky - zhengqi98/Hefei_ECG_TOP1
README
## “合肥高新杯”心电人机智能大赛——心电异常事件预测冠军解决方案
### 赛题地址
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231754/introduction
### 开源baseline
感谢比赛期间JavisPeng开源的优质[baseline](https://github.com/JavisPeng/ecg_pytorch)
### 比赛分数
### 赛题回顾
- 问题描述：依据心电图机8导联的数据和年龄、性别特征，预测心电异常事件
- 比赛数据：32142条初赛数据和20036条复赛数据（初赛数据有重复，初复赛标签分布差异大）
- 评价指标：MicroF1
### 数据分析
- 标签相关性：计算公式为两标签交集数量除以两标签并集数量，0表示完全互斥。该相关性也可视为一种“特征”。
- 不同导联节拍一致：尖峰位置一致。
- 不同导联十分相似：将不同导联画在同一坐标轴上，可看出**相似性**。如何构建模型以利用这种**相似性**是**最为关键**的思路。
### 模型构建
针对多导联心电图分类任务，我创新地提出一种网络结构，将其称之为**ECGNet: Multi-scale ResNet for Multi-lead ECG Data**。该模型是本次比赛的**致胜关键**。（细节可见PPT）
### 模型融合
模型融合阶段效果提升，我认为主要有两点原因：
1. 充分利用初赛和复赛的数据
2. “隐含”地利用了不同标签的相关性
不足之处：
1. 模型缺乏多样性
2. 没有用到传统特征和树模型
此外，植物提出的[嫁接学习](https://github.com/plantsgo/ijcai-2018)也是种很有意思的思路。
### 效果评估
线下对20类标签用单模型评估效果，反正比我自己判断的（仅限电轴偏转方向）好得多。
### 经验总结
- 充分利用提供的数据很重要，尤其分布差异很大时。
- 多去思考多去尝试。
在处理多导联心电图数据时：
- 对不同导联应用相同的卷积核，能在减小参数量的同时，很好地提升模型的效果。
- 采用多尺度网络能捕捉不同尺度的特征，较好地提升模型的效果。
- 网络初期可以采用较大的卷积核，后期可以采用较小的卷积核。
- BN-ReLU-Conv要优于Conv-BN-ReLU。
- Squeeze-and-excitation结构也能提升模型的效果。
- 传统特征也很重要。
### 失败尝试
以下是一些失败的尝试（不代表这些方法真的不行，也许是我的打开方式有问题）：
- 傅里叶变换
- 小波变换
- 频谱图
- DenseNet
- EfficientNet
- Attention
- LSTM
- 滑动窗口
- 去噪
- 特征工程
总之还是要多思考多去尝试吧，没有什么事能一帆风顺的。
### 赛后感想
本次比赛收获颇丰，除了实质性奖励以外，还锻炼了我赛题思考、数据分析、模型构建、论文阅读、编程实现以及答辩的能力，且与其他选手交流了一些有趣的思路。
客观上来看，本次比赛有很大的运气成分的，自己还有很多不足。总之，继续努力，再接再厉吧。
~~单人参赛好累啊，还有复现阶段需要抓紧时间，我差点没在期限内整出来。~~
### PS
很多细节我没有详细介绍，有兴趣地可以看PPT或答辩视频。
### 答辩视频
https://tianchi.aliyun.com/course/video?liveId=41127