發(fā)布時(shí)間：2018-01-09 20:36

  本文關(guān)鍵詞：基于Relief算法的心血管疾病輔助診斷研究　出處：《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》2017年04期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 光電容積脈搏波 Relief算法 特征選擇 k鄰近算法 支持向量機(jī)

【摘要】：本文研究了Relief特征選擇方法在光電容積脈搏波(PPG)中的應(yīng)用,分析尋找區(qū)分心血管疾病的指標(biāo),提出了一種輔助心血管疾病診斷的方法。通過(guò)收集40位志愿者的生理病理信息,并實(shí)時(shí)采集血壓與指尖PPG波形數(shù)據(jù),形成樣本數(shù)據(jù)集�；赑PG波形,定義并提取了52個(gè)特征參數(shù),通過(guò)特征選擇Relief算法篩選出10個(gè)核心特征參數(shù),形成最優(yōu)特征子集,并分析它們對(duì)心血管疾病的影響。最后使用分類(lèi)算法建模,對(duì)心血管疾病做出了輔助診斷,k鄰近算法(k NN)模型對(duì)心血管疾病的預(yù)測(cè)正確率達(dá)到66.67%,支持向量機(jī)(SVM)模型對(duì)心血管疾病的預(yù)測(cè)正確率達(dá)到83.33%。結(jié)果表明:(1)年齡對(duì)心血管疾病輔助診斷最為重要;(2)最優(yōu)特征子集元素特征為心血管健康狀況評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)提供了重要依據(jù)。本研究表明,經(jīng)Relief算法選擇得到的最優(yōu)特征子集為心血管疾病輔助診斷提供了更高的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:In this paper, the application of Relief feature selection method in optoelectronic volumetric pulse wave (Relief) is studied, and the criteria for distinguishing cardiovascular diseases are analyzed. This paper presents a method to assist the diagnosis of cardiovascular disease by collecting the physiological and pathological information of 40 volunteers and collecting the blood pressure and finger tip PPG waveform data in real time to form a sample data set based on PPG waveform. 52 feature parameters are defined and extracted, and 10 core feature parameters are selected by feature selection Relief algorithm to form the optimal feature subset. Finally, the classification algorithm is used to model the diagnosis of cardiovascular disease. The accuracy of K-NN model in predicting cardiovascular disease is 66.67%. The prediction accuracy of SVM (support Vector Machine) model for cardiovascular diseases was 83.33. The results showed that age was the most important factor in the diagnosis of cardiovascular diseases. The element features of the optimal feature subset provide an important basis for the evaluation and prediction of cardiovascular health status. The optimal subset of features selected by the Relief algorithm provides a higher accuracy for the diagnosis of cardiovascular diseases.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;桂林市人民醫(yī)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAI03B01) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61627807,61271119) 廣西物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化推進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新中心資助項(xiàng)目(WLW20060501) 桂林電子科技大學(xué)研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016YJCXB01)
【分類(lèi)號(hào)】：R540.4;TP274
【正文快照】： 引言脈搏作為醫(yī)學(xué)上的四大生命體征之一,由心臟周期搏動(dòng)引起中央動(dòng)脈及外周動(dòng)脈波動(dòng)而形成。大量臨床試驗(yàn)研究已證實(shí),脈搏所反映出的形態(tài)(波的形狀)、強(qiáng)度(波的幅值)、速率(波的速度)與節(jié)律(波的周期)等方面的信息變化能夠作為評(píng)價(jià)人體心血管系統(tǒng)健康或疾病狀態(tài)的關(guān)鍵依據(jù)[1]

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8 記者　何建昆;心血管疾病預(yù)防重于治療[N];科技日?qǐng)?bào);2006年

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5 紀(jì)t煼，

本文編號(hào)：1402575