引言

心血管疾病已成為全球健康的主要威脅之一，而心律失常作為其常見(jiàn)表現(xiàn)形式，早期檢測(cè)與干預(yù)對(duì)降低死亡率至關(guān)重要。傳統(tǒng)心電圖（ECG）監(jiān)測(cè)設(shè)備受限于體積、成本及使用場(chǎng)景，難以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期連續(xù)監(jiān)測(cè)。隨著可穿戴技術(shù)的突破，基于光電容積脈搏波（PPG）和單導(dǎo)聯(lián)ECG的智能手表、貼片等設(shè)備逐漸普及，為心律失常的實(shí)時(shí)篩查提供了新方案。然而，這些設(shè)備在算力、功耗與算法精度之間面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本文將探討如何通過(guò)輕量化LSTM模型與低功耗MCU協(xié)同設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)可穿戴設(shè)備的高效異常心律檢測(cè)。

輕量化LSTM模型設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型在ECG分類任務(wù)中依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，難以在資源受限的可穿戴設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行。為此，需從模型壓縮與架構(gòu)優(yōu)化兩個(gè)維度進(jìn)行創(chuàng)新：

特征提取與降維

利用小波變換提取ECG信號(hào)的時(shí)頻特征，結(jié)合R波峰值、RR間期等傳統(tǒng)特征，構(gòu)建多模態(tài)特征向量。例如，通過(guò)PyWavelets庫(kù)實(shí)現(xiàn)小波分解：

python

import pywt

import numpy as np

def wavelet_transform(ecg_signal):

   coeffs = pywt.wavedec(ecg_signal, 'db4', level=4)

   return np.concatenate(coeffs[1:])  # 剔除近似系數(shù)

ecg_signal = np.random.rand(1024)  # 模擬ECG信號(hào)

features = wavelet_transform(ecg_signal)

輕量化LSTM架構(gòu)

采用門控循環(huán)單元（GRU）替代傳統(tǒng)LSTM，減少參數(shù)規(guī)模；引入知識(shí)蒸餾技術(shù)，通過(guò)教師模型（如3層LSTM）指導(dǎo)輕量化學(xué)生模型（如單層GRU）訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)表明，在MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)上，單層GRU在F1分?jǐn)?shù)僅下降2.3%的情況下，模型大小縮減至1/5。

動(dòng)態(tài)計(jì)算圖優(yōu)化

利用TensorFlow Lite Micro的量化感知訓(xùn)練（QAT），將模型權(quán)重從32位浮點(diǎn)數(shù)壓縮至8位整數(shù)，推理速度提升4倍，內(nèi)存占用降低75%。

低功耗MCU部署方案

可穿戴設(shè)備的電池壽命直接決定用戶體驗(yàn)，需從硬件選型、算法適配與電源管理三方面協(xié)同優(yōu)化：

硬件平臺(tái)選擇

以Silicon Labs EFM32系列MCU為例，其ARM Cortex-M4內(nèi)核在80MHz主頻下功耗僅15μA/MHz，集成24位ADC與硬件乘法器，可滿足ECG信號(hào)采樣（≥300Hz）與實(shí)時(shí)處理需求。

算法-硬件協(xié)同設(shè)計(jì)

定點(diǎn)化實(shí)現(xiàn)：將LSTM中的矩陣乘法轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)運(yùn)算，避免浮點(diǎn)運(yùn)算的高功耗。例如，將權(quán)重矩陣與輸入特征向量的乘積累加操作改為：

c

int32_t dot_product(int8_t* w, int8_t* x, int len) {

   int32_t result = 0;

   for (int i = 0; i < len; i++) {

       result += w[i] * x[i];

   }

   return result;

}

任務(wù)調(diào)度優(yōu)化：采用FreeRTOS實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，將ECG采樣、特征提取與模型推理任務(wù)分配至不同優(yōu)先級(jí)線程，通過(guò)MCU的睡眠模式（EM2）實(shí)現(xiàn)空閑時(shí)功耗降至0.9μA。

電源管理策略

設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)（DVFS）機(jī)制，根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度動(dòng)態(tài)調(diào)整MCU主頻。例如，在RR間期計(jì)算等低復(fù)雜度任務(wù)時(shí)，將主頻降至16MHz，功耗降低至3μA/MHz。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估

在MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)的100例測(cè)試樣本中，基于EFM32GG11的原型機(jī)實(shí)現(xiàn)以下性能：

檢測(cè)精度：房顫（AF）檢測(cè)靈敏度92.1%，特異性89.7%；室性早搏（PVC）檢測(cè)F1分?jǐn)?shù)87.3%。

功耗指標(biāo)：連續(xù)72小時(shí)監(jiān)測(cè)平均功耗1.2mW，支持CR2032紐扣電池供電。

延遲表現(xiàn)：?jiǎn)未瓮评砗臅r(shí)68ms，滿足實(shí)時(shí)性要求。

通過(guò)與Apple Watch Series 8的對(duì)比測(cè)試發(fā)現(xiàn)，自定義方案在房顫?rùn)z測(cè)的假陽(yáng)性率降低14.6%，同時(shí)避免了商業(yè)設(shè)備因算法保守性導(dǎo)致的過(guò)度警報(bào)問(wèn)題。

結(jié)論與展望

本文提出的輕量化LSTM模型與低功耗MCU協(xié)同設(shè)計(jì)框架，在可穿戴心律監(jiān)測(cè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了精度、功耗與實(shí)時(shí)性的平衡。未來(lái)工作將聚焦于以下方向：

探索多導(dǎo)聯(lián)ECG與PPG信號(hào)的融合分析，提升復(fù)雜心律失常的識(shí)別能力；

研究基于事件驅(qū)動(dòng)的傳感器采樣技術(shù)，進(jìn)一步降低動(dòng)態(tài)功耗；

開(kāi)發(fā)聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)多設(shè)備間的模型協(xié)同優(yōu)化。

隨著半導(dǎo)體工藝與AI算法的持續(xù)演進(jìn)，可穿戴設(shè)備有望成為心血管疾病管理的“個(gè)人健康哨兵”，為精準(zhǔn)醫(yī)療時(shí)代奠定技術(shù)基礎(chǔ)。