本文選題：心律失常　切入點(diǎn)：近鄰保持嵌入　出處：《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2017年01期

【摘要】：心律失常是一種極其常見的心電活動(dòng)異常癥狀,基于心電圖(ECG)的心拍分類對心律失常的臨床診斷具有十分重要的意義。本文提出一種基于流形學(xué)習(xí)的特征提取方法——近鄰保持嵌入(NPE)算法,實(shí)現(xiàn)心律失常心拍的自動(dòng)分類。分類系統(tǒng)利用NPE算法獲取高維心電節(jié)拍信號的低維流形結(jié)構(gòu)特征,然后將特征向量輸入支持向量機(jī)(SVM)分類器進(jìn)行心拍的分類診斷。實(shí)驗(yàn)基于MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫提供的ECG數(shù)據(jù),對14種類型的心律失常心拍進(jìn)行分類,總體分類準(zhǔn)確率高達(dá)98.51%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法是一種有效的心律失常心拍分類方法。
[Abstract]:Arrhythmia is an extremely common symptom of abnormal ECG activity. The classification of cardiac beat based on ECG is very important for the clinical diagnosis of arrhythmia. In this paper, a feature extraction method based on manifold learning, nearest neighbor retention embedding (NPE) algorithm, is proposed. The classification system uses NPE algorithm to obtain the structure characteristics of low-dimensional manifold of high-dimensional ECG signals. Based on the ECG data provided by MIT-BIH arrhythmia database, 14 types of arrhythmia beats are classified. The experimental results show that the proposed method is an effective method for classification of arrhythmias.
【作者單位】： 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：四川省科技廳支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2016GZ0091,2016GZ0092)
【分類號】：R541.7;TN911.6

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本文編號：1653899