發(fā)布時(shí)間：2018-03-28 00:00

  本文選題：極限學(xué)習(xí)機(jī)　切入點(diǎn)：左束支傳導(dǎo)阻滯　出處：《中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：左束支傳導(dǎo)阻滯(LBBB)作為臨床常見(jiàn)的一種心律失常,是左心室收縮功能減低、患者死亡率增加的標(biāo)志;利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)其進(jìn)行輔助診斷,將對(duì)LBBB早發(fā)現(xiàn)、早治療起到積極的推動(dòng)作用。然而,由于目前常用的支持向量機(jī)(SVM)等傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解,準(zhǔn)確度有待提高,因此提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的LBBB輔助診斷算法。首先,利用小波進(jìn)行心電信號(hào)預(yù)處理,包括基線漂移、肌電噪聲及工頻干擾的去除;接著,確定QRS波群與T波位置;然后,根據(jù)臨床上LBBB患者比正常人的QRS波群持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)等特點(diǎn),建立融合時(shí)域、形態(tài)與能量3類(lèi)特征的特征模型;最后,利用該模型提取的特征集合,提出基于ELM的LBBB輔助診斷算法。此外,在MIT_BIH數(shù)據(jù)庫(kù)中的5 000份ECG數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明所提出的預(yù)處理與波形提取算法能有效去除噪聲并提取QRS-T特征波;在LBBB的判別上,相比SVM算法、ELM算法的訓(xùn)練時(shí)間縮短了88.5%;同時(shí),在準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度、LBBB檢出率和正常人檢出率的指標(biāo)上,分別提升2.4%、5.4%、1.2%、3.6%和2%。因此,基于ELM的LBBB輔助診斷算法具有明顯優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Left bundle branch block (LBBB), as a common arrhythmia in clinic, is a marker of decreased left ventricular systolic function and increased mortality in patients. Machine learning algorithm is used to assist diagnosis and early detection of LBBB. However, traditional machine learning algorithms such as support vector machine (SVM) are easy to produce local optimal solutions, and the accuracy needs to be improved. Therefore, a LBBB aided diagnosis algorithm based on ELM) is proposed. Firstly, the ECG signal is preprocessed by wavelet, including baseline drift, myoelectric noise and power frequency interference removal. Then, the position of QRS wave group and T wave is determined. According to the longer duration of QRS wave group in LBBB patients compared with normal people, the feature model of fusion time domain, shape and energy is established. Finally, the feature set extracted by this model is used. A LBBB aided diagnosis algorithm based on ELM is proposed. In addition, the experimental results on 5 000 ECG data in MIT_BIH database show that the proposed preprocessing and waveform extraction algorithm can effectively remove noise and extract QRS-T characteristic waves. Compared with SVM algorithm, the training time of LBBB algorithm is reduced by 88.5.The accuracy, sensitivity, specificity of LBBB detection rate and the detection rate of normal people are increased by 2.4%, 5.42% and 3.6% and 2%, respectively, when compared with that of SVM algorithm. Therefore, the accuracy, sensitivity, specificity of LBBB and the detection rate of normal people are increased by 2.4% and 3.2%, respectively. The LBBB aided diagnosis algorithm based on ELM has obvious advantages.
【作者單位】： 東北大學(xué)中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院;東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;大連醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(61402089) 遼寧省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(2015020553) 中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2016M591447)
【分類(lèi)號(hào)】：R541.7;TP181

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