本文關(guān)鍵詞：基于RR間期與稀疏分解的房顫?rùn)z測(cè)方法研究　出處：《河北大學(xué)》2015年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著人口老齡化的日益嚴(yán)重以及導(dǎo)致房顫發(fā)生的因素增多,房顫已成為我國(guó)乃至全球最為常見(jiàn)的心律失常。因此,及早地發(fā)現(xiàn)房顫,對(duì)減少病人的發(fā)病率和死亡率,以及減少經(jīng)濟(jì)上的負(fù)擔(dān)都具有重要的臨床和社會(huì)意義。目前,已有的房顫?rùn)z測(cè)算法尚未妥善解決特征提取問(wèn)題,所以房顫?rùn)z測(cè)錯(cuò)誤率仍較高。稀疏分解可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮的高效性,更重要的是可以利用字典的冗余特性捕捉信號(hào)內(nèi)在的本質(zhì)特征。本文利用稀疏分解這一優(yōu)越性,將其應(yīng)用于本文的房顫?rùn)z測(cè)算法當(dāng)中。RR間期絕對(duì)不規(guī)整是房顫發(fā)生時(shí)的一重要心電圖特征,本文基于房顫的這一特點(diǎn)展開(kāi)深入研究,設(shè)計(jì)了基于RR間期與稀疏分解的房顫自動(dòng)檢測(cè)算法。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)心電信號(hào)預(yù)處理。本文利用ΔRR間期直方圖對(duì)正常和房顫兩類(lèi)原始心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,使房顫RR間期分布特征更加明顯。其中,直方圖寬度值M選取101,是為了細(xì)分直方圖,以增大分辨率,但為了使維數(shù)不增大,僅將直方圖中有效的部分留下,去除多余的“0”值部分,將維數(shù)降至15維以提高整體的靈敏度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這樣做不僅準(zhǔn)確率高,而且算法運(yùn)行時(shí)間短。(2)稀疏分解在房顫?rùn)z測(cè)算法中的應(yīng)用。本文從預(yù)處理后的直方圖數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取一定數(shù)量的樣本進(jìn)行原子庫(kù)設(shè)計(jì),在此基礎(chǔ)上構(gòu)造兩個(gè)子類(lèi)字典,分別是正常心電信號(hào)字典和房顫心電信號(hào)字典。分別求心電信號(hào)在兩個(gè)字典上的稀疏表示,這樣能夠保留更多的信號(hào)特征。最后采用最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)進(jìn)行分類(lèi)。經(jīng)MIT-BIH房顫數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證,本文房顫?rùn)z測(cè)算法的準(zhǔn)確率、靈敏度和特異性分別達(dá)到了96.92%、97.93%和95.50%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法在房顫?rùn)z測(cè)時(shí)達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：R541.75;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：1311658