摘要本研究提出了一种基于Swin Transformer的心电图图像分类与诊断系统通过特征提取提升了房性传导阻滞、新冠病毒、心肌损伤、心肌梗死和心脏正常的分类精度为心脏疾病的早期诊断提供支持。论文概述心血管疾病是全球主要死亡原因之一心电图(ECG)作为诊断心脏疾病的重要工具其准确性和效率直接影响临床诊疗效果。传统的心 电图诊断依赖医生的专业经验存在主观性强、效率低、易受疲劳影响等问题。本研究提出了一种基于 Swin Transformer 深度学习模型的心电图智能诊断系统旨在实现心脏疾病的自动化、高精度识别。本系统采用 Swin Transformer 作为核心分类模型该模型通过分层特征提取和窗口注意力机制能够有效捕获心电图图像的局部和全 局特征。系统可识别五种心脏状态房性传导阻滞(AHB)、新冠病毒相关心脏损伤(COVID-19)、心肌损伤(HMI)、心肌梗死(MI)和正常心 脏(Normal)。在数据集上进行了30轮训练使用3227张训练图像和809张验证图像采用数据增强、学习率调度等优化策略。实验结果表明该系统在验证集上达到了96.9%的分类准确率其中COVID-19和MI类别的识别准确率达到100%HMI类别的F1-score为0.98整体加权平均精确率、召回率和F1-score均达到0.97。系统还集成了PyQt5图形用户界面提供图像上传、实时诊断、置信度显示、治疗方案推荐和医疗报告生成等功能实现了从诊断到报告的完整临床工作流。本研究证明了基于 Swin Transformer 的深度学习方法在心电图智能诊断中的有效性和实用性为临床医生提供了可靠的辅助诊断工具有助于提高诊断效率、减少误诊率具有重要的临床应用价值。统计信息论文目录配套项目项目代码基于Swin Transformer的心电图图像分类与诊断系统 需要另外购买。作者信息作者Bob (张家梁)原创声明本项目为原创作品