發(fā)布時(shí)間：2017-12-22 06:23

  本文關(guān)鍵詞：基于多特征識別的J波檢測技術(shù)研究　出處：《太原理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：J波在心電圖中表現(xiàn)為QRS波群末端的駝峰形、頓挫形或尖峰狀波形,其預(yù)示著惡性心率失常、心臟性猝死等心血管疾病的發(fā)生,可作為一些心臟疾病的預(yù)測指標(biāo)。因此,需要一種高效準(zhǔn)確的J波檢測技術(shù),為臨床診斷J波相關(guān)疾病提供重要依據(jù)。本文提出兩種J波檢測方法,具體方法如下:第一種方法是基于時(shí)頻域特征和自適應(yīng)特征選擇的J波檢測方法。在對心電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,從時(shí)頻域角度對正常心電數(shù)據(jù)和含J波心電數(shù)據(jù)提取三組特征,包括形態(tài)學(xué)特征、基于本征模函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征以及基于希爾伯特黃變換的統(tǒng)計(jì)特征。提出一種基于區(qū)分度的特征選擇方法,對提取的特征集進(jìn)行降維擇優(yōu)處理。用特征選擇后的特征集訓(xùn)練支持向量機(jī),通過粒子群算法優(yōu)化其參數(shù),最后用該分類模型對待測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測識別。第二種方法是基于混合特征提取的J波檢測方法。對兩種類型的心電數(shù)據(jù)分別提取時(shí)域上的R+75及其統(tǒng)計(jì)特征、頻域上的DCT特征、兩種非線性高階統(tǒng)計(jì)特征。通過線性判別分析分別對兩種非線性特征進(jìn)行降維處理。對時(shí)域、頻域以及降維后的非線性特征進(jìn)行特征融合,使用PNN分類模型進(jìn)行分類識別,對其影響因子進(jìn)行數(shù)據(jù)分析確定最佳值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的兩種方法對J波的識別率均較高,平均準(zhǔn)確度分別達(dá)到94.5%和95.0%,可以較為準(zhǔn)確地從心電數(shù)據(jù)中檢測出J波。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R540.41;TP391.4

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本文編號：1318777