基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡的心電圖分類識別研究.pdf

1、隨著我國人口老齡化加劇以及現(xiàn)有醫(yī)療資源分布不均衡，醫(yī)療健康問題在我國變得越來越重要。心血管疾病是危害現(xiàn)代人身體健康的重要疾病之一，心律失常是心血管疾病中重要的一類疾病。心電圖的分類識別研究是診斷心律失常的前提與關鍵。本文的心電圖分類識別研究是基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)字化自動分類識別的研究。該研究有利于促進移動心電監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展并進一步促進現(xiàn)有醫(yī)療資源分布不平衡的改善。
　　心電信號分為很多種，本文進行分類識別的心電信號有正常心電

2、信號、左束支傳導阻滯信號、右束支傳導阻滯信號、室性早搏信號、房性早搏信號。本文的主要工作如下：
　　1.本文使用小波變換濾除檢測設備獲取心電信號過程中產(chǎn)生的噪聲。本文使用強制濾波方法濾除基線漂移噪聲，使用閾值門限濾波方法濾除工頻干擾和肌電干擾。
　　2.本文對濾除噪聲后的心電信號依次進行R波、Q波、S波、P波、T波的波形識別。本文分析了傳統(tǒng)的心電信號波形識別方法中的缺點，并針對消除這些缺點進行改進。例如，在傳統(tǒng)R波識別方法中

3、，閾值的選擇對R波識別效果影響很大，且容易出現(xiàn)最大值個數(shù)與最小值個數(shù)不匹配等問題，本文的改進方法可以消除上述問題。
　　3.本文采用波形的幅度值和波形的間距時間作為神經(jīng)網(wǎng)絡訓練樣本的特征值。通過訓練樣本對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，并使用訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡對心電信號記錄進行分類識別，以該分類識別的正確率作為神經(jīng)網(wǎng)絡分類識別的標準。本文通過修改神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)提高神經(jīng)網(wǎng)絡的性能，通過調(diào)整訓練樣本來提高神經(jīng)網(wǎng)絡的分類識別正確