針對心房顫動F波提取受QRST復合波形態(tài)變化影響的問題,提出一種基于遺傳回聲狀態(tài)網(wǎng)絡房顫F波提取的方法。設計自適應遺傳算法快速調整網(wǎng)絡初始權值,估計導聯(lián)之間的時變非線性傳遞函數(shù),使輸出權重最大限度得到完整心室信號,得到更穩(wěn)定準確的房顫F波。相比于平均節(jié)拍減法及其改進方法,該方法在仿真房顫實驗中,短時數(shù)據(jù)段的誤差值分別平均降低0.23和0.11;在真實心電信號的實驗中,提取F波的頻譜集中度更高,性能表現(xiàn)更優(yōu)。因此,該方法特別適用于心電圖的便攜動態(tài)監(jiān)測領域。 

【文章來源】：計算機工程與設計. 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

基于ESN的F波提取

在正常心電信號上疊加已知F波得到仿真房顫信號，可以量化估計算法的可行性與準確性。第i導聯(lián)仿真F波的生成模型可以由以下公式取得其中，諧波個數(shù)M-1，基頻w0=2πf0，最大頻率偏差Δf，調制頻率w=2πff，幅度bm(n）由下式給出

在應用自適應遺傳算法時，經(jīng)反復實驗，為了得到最優(yōu)結果設定變量個數(shù)為5，種群規(guī)模為100，而初始交叉概率與初始變異概率分別為0.6和0.01，其它參數(shù)設定為μc=0.3，μm=0.2,nc=nm=2，終止代數(shù)為50[12]。得到284號數(shù)據(jù)的最優(yōu)參數(shù)為：SR=0.95,SD=8,IS1=0.989,IS2=0.780,IS3=0.685。在研究心拍個數(shù)L對各個算法所提取的F波的準確度的影響時，在表2中可以看到GA-ESN算法隨著心拍個數(shù)L的變化最小，而其它兩種算法變化相對較大。ABS算法（圖4(b））、WABS算法（圖4(c））以及GA-ESN算法（圖4(d））在時域圖上的F波提取效果與原始仿真F波（圖4(a））的時域對比結果如圖4所示。


本文編號：3017522