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心電時(shí)間序列的表示和相似性度量方法的研究

發(fā)布時(shí)間:2017-12-29 16:13

  本文關(guān)鍵詞:心電時(shí)間序列的表示和相似性度量方法的研究 出處:《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


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【摘要】:世界衛(wèi)生組織披露全球三成死亡歸咎于心血管疾病,能夠高效快速的診斷心血管疾病有著極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。心電圖(Electrocardiogram,ECG)是心臟生理活動信號的一種圖形化展示,能夠輔助醫(yī)生診斷心臟疾病。傳統(tǒng)的心電自動識別系統(tǒng)是通過提取波形的特征,再利用成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類。這種方法有兩大問題:一是要求開發(fā)人員有較強(qiáng)的醫(yī)學(xué)知識素養(yǎng);二是需要大量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練獲得模型,模型還需要定期維護(hù)。本課題期望在沒有醫(yī)學(xué)知識背景的情況下,利用相似性度量方法在數(shù)據(jù)庫中查找最相似的k條序列,再利用KNN分類器判定查詢序列類別。然而,由ECG序列的復(fù)雜性與高維性,致使現(xiàn)有的方法不能快速有效的度量其相似性。本課題圍繞ECG序列的表示與相似性度量這兩個(gè)方面展開研究,分別提出了重要點(diǎn)的趨勢偏轉(zhuǎn)距離的分段線性表示方法(IPDT_PLR)與基于DTW的分段模式距離相似性度量算法(Seg Mode_DTW)。IPDT_PLR方法是基于ITTP_PLR方法的,它繼承了ITTP_PLR方法能保留重要趨勢轉(zhuǎn)折點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)對ITTP_PLR方法存在的問題有針對的改進(jìn)。IPDT_PLR方法通過加入拐點(diǎn)信息克服了ITTP_PLR方法對于單調(diào)趨勢序列擬合效果差的缺點(diǎn)。通過自頂向下的挑選重要點(diǎn)的方式能更好的挑選出序列中的重要點(diǎn)。通過修改分段的標(biāo)準(zhǔn)能進(jìn)一步降低擬合誤差。在相似性度量的研究中,本課題提出的Seg Mode_DTW算法從三個(gè)方面對原有的DTW算法進(jìn)行改進(jìn)。第一是主要子模式匹配,通過主要子模式匹配,減少檢索范圍,從而加快相似性度量;第二是在DTW框架下引入了線段模式距離的概念,有效克服了DTW方法沒考慮樣本點(diǎn)的趨勢的缺點(diǎn);第三是基于DTW方法提出了分段模式距離(Seg Mode_DTW)算法,它保證了兩個(gè)強(qiáng)特征點(diǎn)的對齊,使每一分段的趨勢也更加明確,有效減少了DTW的錯(cuò)誤匹配。同時(shí)也加快了度量速度。實(shí)驗(yàn)表明Seg Mode_DTW算法能廣泛地、高效地、準(zhǔn)確地適用于ECG時(shí)間序列數(shù)據(jù)集的相似性查詢。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:R54;O211.61

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本文編號:1350907

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