心電信號(hào)的分析與識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)在人們生活水平的提高,心血管類的疾病的發(fā)病率也變得更高了,甚至被稱為全球“頭號(hào)殺手”。而對(duì)傳統(tǒng)的人工對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,容易由于醫(yī)務(wù)人員疲勞等原因易產(chǎn)生誤判或漏判。對(duì)心電信號(hào)的自動(dòng)診斷能夠?qū)⑨t(yī)務(wù)人員從煩瑣的心電圖形識(shí)別中解脫出來,提高診斷心血管疾病的效率。對(duì)此,本文提出了一個(gè)新的心律失常分類的方法,利用高階統(tǒng)計(jì)量的方法和決策表分類器的方法對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行分析與識(shí)別。
　　本文按照心電信號(hào)的自動(dòng)診斷的順序,從預(yù)處理到最后的心電波

2、形識(shí)別的具體操作一步步作了介紹。通過心電儀器從病人身上得到的心電信號(hào),需要經(jīng)過一些預(yù)處理操作,去除工頻干擾,基線漂移等噪音干擾。由于本文采用的是MIT-BIH心律失常標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù),因而預(yù)處理的除噪過程和波形檢測(cè)的過程本文并沒有詳細(xì)介紹。本文所研究的主要內(nèi)容有如下幾點(diǎn):
　　1.由于特征提取的2個(gè)基本原則,一是讓同類間的數(shù)據(jù)特征差異盡量小,二是讓不同類間的數(shù)據(jù)特征差異盡量大。而本文經(jīng)過對(duì)一些原始心電波形的形態(tài)進(jìn)行觀察和分析,發(fā)現(xiàn)基于原

3、始心電信號(hào)的波形個(gè)體差異變得很大。本文采用了高階統(tǒng)計(jì)量的方法,將原始波形變換到三個(gè)累積量(二階累積量、三階累積量和四階累積量)上,通過在matlab中繪圖并觀測(cè)可知,同類型的心電信號(hào)的波形經(jīng)過變換之后個(gè)體差異明顯變小了。
　　2.經(jīng)過提取到高階統(tǒng)計(jì)量的特征,結(jié)合心電信號(hào)波形的RR間期特征,得到一個(gè)含有18個(gè)特征的特征向量。本文利用一個(gè)基于粗糙集理論的決策表分類器進(jìn)行分類。利用在特征提取中得到的18個(gè)特征,將其作為決策表的條件屬性,

4、而根據(jù)AAMI標(biāo)準(zhǔn)將所有的心電信號(hào)波形所分成5種類型便作為決策表的決策屬性。利用MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)中的心電信號(hào)記錄對(duì)決策表進(jìn)行訓(xùn)練,并約簡(jiǎn),得到一個(gè)簡(jiǎn)化的決策表。本文便是利用這個(gè)簡(jiǎn)化的決策表對(duì)心電信號(hào)波形進(jìn)行識(shí)別的。
　　3.本文將MIT-BIH數(shù)據(jù)庫(kù)中第101條記錄中前1000個(gè)正常搏動(dòng)類型心電波形訓(xùn)練決策表分類器,然后再對(duì)后續(xù)500條正常搏動(dòng)類型的心電波形進(jìn)行測(cè)驗(yàn)?？梢缘玫皆摏Q策表的分類精度達(dá)到了90.2％。當(dāng)所訓(xùn)練的樣本足