【摘要】：心力衰竭是各種心臟疾病發(fā)展的終末階段,具有患病率高、死亡率高、花費(fèi)高、預(yù)后差等特點(diǎn),已成為世界范圍內(nèi)的重大公共衛(wèi)生問題。心電圖是臨床上最常見無創(chuàng)性的能夠準(zhǔn)確直觀反映人體心臟電位活動(dòng)的工具,為醫(yī)生診斷提供了重要信息。本文利用PhysioBank生理信號(hào)公共數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù),結(jié)合信號(hào)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),旨在研究高效快捷的心力衰竭自動(dòng)診斷方法,為實(shí)現(xiàn)心力衰竭的客觀診斷評(píng)價(jià)具有重大意義。主要工作如下:(1)提出了基于靈活解析小波變換的心衰診斷模型。將預(yù)處理后的心電信號(hào)進(jìn)行靈活解析小波五層分解,計(jì)算分解后子帶信號(hào)的模糊熵,并對(duì)熵特征進(jìn)行了特征打分排名,去除冗余特征,建立最優(yōu)特征集。最后,采用多種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行心衰診斷,利用十倍交叉驗(yàn)證方法和混淆矩陣對(duì)不同分類器效果性能進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果顯示,支持向量機(jī)和最小二乘支持向量機(jī)在心衰的自動(dòng)診斷中具有很大的應(yīng)用潛力,最高準(zhǔn)確率為94.63%;(2)提出了基于一維深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心衰診斷模型。主要從心電信號(hào)的一維特性角度出發(fā),建立了適合于處理一維時(shí)間序列的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入經(jīng)過R點(diǎn)檢測(cè)的心拍分段和非R點(diǎn)檢測(cè)的直接分段兩組數(shù)據(jù),進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比,結(jié)果顯示該模型對(duì)輸入心拍是否進(jìn)行R點(diǎn)檢測(cè)并不敏感,最高準(zhǔn)確率達(dá)到96.71%;(3)提出了基于信號(hào)特征與深度學(xué)習(xí)的心衰診斷模型。主要從深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)處理圖片數(shù)據(jù)的高效性角度出發(fā),利用更能表征心電信號(hào)非線性特征的高階累積量方法,提取了心電信號(hào)的三階累積量譜圖,分別輸入AlexNet,ResNet和DenseNet模型。結(jié)果表明,結(jié)合提取信號(hào)特征的深度學(xué)習(xí)方法能夠更好地對(duì)心衰進(jìn)行輔助診斷,最高準(zhǔn)確率達(dá)到97.86%。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R541.6;TN911.7

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