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表現(xiàn)形式，早期檢測與干預對降低死亡率至關重要。傳統(tǒng)心電圖（ECG）監(jiān)測設備受限于體積、成本及使用場景，難以實現(xiàn)長期連續(xù)監(jiān)測。隨著可穿戴技術的突破，基于光電容積脈搏波（PPG）和單導聯(lián)ECG的智能手表、貼片等設備逐漸普及，為心律失常的實時篩查提供了新方案。然而，這些設備在算力、功耗與算法精度之間面臨嚴峻挑戰(zhàn)。本文將探討如何通過輕量化LSTM模型與低功耗MCU協(xié)同設計，實現(xiàn)可穿戴設備的高效異常心律檢測。

輕量化LSTM模型設計

傳統(tǒng)深度學習模型在ECG分類任務中依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)與復雜網(wǎng)絡結構，難以在資源受限的可穿戴設備上實時運行。為此，需從模型壓縮與架構優(yōu)化兩個維度進行創(chuàng)新：

特征提取與降維

利用小波變換提取ECG信號的時頻特征，結合R波峰值、RR間期等傳統(tǒng)特征，構建多模態(tài)特征向量。例如，通過PyWavelets庫實現(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

features = wavelet_transform(ecg_signal)

輕量化LSTM架構

采用門控循環(huán)單元（GRU）替代傳統(tǒng)LSTM，減少參數(shù)規(guī)模；引入知識蒸餾技術，通過教師模型（如3層LSTM）指導輕量化學生模型（如單層GRU）訓練。實驗表明，在MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫上，單層GRU在F1分數(shù)僅下降2.3%的情況下，模型大小縮減至1/5。

動態(tài)計算圖優(yōu)化

利用TensorFlow Lite Micro的量化感知訓練（QAT），將模型權重從32位浮點數(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

可穿戴設備的電池壽命直接決定用戶體驗，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信號采樣（≥300Hz）與實時處理需求。

算法-硬件協(xié)同設計

定點化實現(xiàn)：將LSTM中的矩陣乘法轉(zhuǎn)換為定點運算，避免浮點運算的高功耗。例如，將權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;

}

任務調(diào)度優(yōu)化：采用FreeRTOS實時操作系統(tǒng)，將ECG采樣、特征提取與模型推理任務分配至不同優(yōu)先級線程，通過MCU的睡眠模式（EM2）實現(xiàn)空閑時功耗降至0.9μA。

電源管理策略

設計動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)（DVFS）機制，根據(jù)任務復雜度動態(tài)調(diào)整MCU主頻。例如，在RR間期計算等低復雜度任務時，將主頻降至16MHz，功耗降低至3μA/MHz。

實驗驗證與性能評估

在MIT-BIH數(shù)據(jù)庫的100例測試樣本中，基于EFM32GG11的原型機實現(xiàn)以下性能：

檢測精度：房顫（AF）檢測靈敏度92.1%，特異性89.7%；室性早搏（PVC）檢測F1分數(shù)87.3%。

功耗指標：連續(xù)72小時監(jiān)測平均功耗1.2mW，支持CR2032紐扣電池供電。

延遲表現(xiàn)：單次推理耗時68ms，滿足實時性要求。

通過與Apple Watch Series 8的對比測試發(fā)現(xiàn)，自定義方案在房顫檢測的假陽性率降低14.6%，同時避免了商業(yè)設備因算法保守性導致的過度警報問題。

結論與展望

本文提出的輕量化LSTM模型與低功耗MCU協(xié)同設計框架，在可穿戴心律監(jiān)測領域?qū)崿F(xiàn)了精度、功耗與實時性的平衡。未來工作將聚焦于以下方向：

探索多導聯(lián)ECG與PPG信號的融合分析，提升復雜心律失常的識別能力；

研究基于事件驅(qū)動的傳感器采樣技術，進一步降低動態(tài)功耗；

開發(fā)聯(lián)邦學習框架，實現(xiàn)多設備間的模型協(xié)同優(yōu)化。

隨著半導體工藝與AI算法的持續(xù)演進，可穿戴設備有望成為心血管疾病管理的“個人健康哨兵”，為精準醫(yī)療時代奠定技術基礎。