Abstract: J. Gao, Y. Li, M. Chen, X. Zhang, Y. Sun, X. Jiang, S. Wei (2025)

With the widespread use of wearable electrocardiographic (ECG) devices, there's a growing need for efficient processing of large-scale real-time data to detect cardiovascular diseases. Deep learning, known for its accuracy in ECG signal analysis, has emerged as a crucial tool in computer-aided diagnosis. Leveraging two-dimensional (2-D) representations like time-frequency diagrams, Poincar & eacute; plots, and Gramian Angular Fields can enhance deep learning's capability in capturing edge and texture features. However, the computational complexity of high-resolution images poses challenges for clinical application. Methods: This study proposes a Z-shaped reconstruction method to transform 1-D time series into 2-D modalities. Additionally, this study introduces a multiscale Squeeze-and-Excitation based convolutional neural network (SE-ConvNet) that integrates multiscale convolutional kernels and attention mechanisms. This facilitates rapid localization of key channel information while simultaneously reducing parameter count and computational costs. Our method achieves a significantly lower FLOPs (185 M) compared to inputting 2-D images (2529 M). The accuracies of the proposed method on the public database and clinical dataset were 99.30 and 99.04%, respectively, with F1 scores of 99.09 and 99.03%. Moreover, we verify its generalization ability, demonstrating its potential for practical clinical use.

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Efficient transformation of ECG signals from 1-D to 2-D for atrial fibrillation detection using deep learning