【摘要】：隨著心臟病的發(fā)病率和死亡率逐年增高,心臟病已經(jīng)嚴(yán)重威脅到人類身體健康,因而進(jìn)行長時(shí)間的心臟狀況監(jiān)測對(duì)于心臟病患者來說顯得至關(guān)重要。心律不齊是心臟病中較常見的疾病,對(duì)于心律不齊的監(jiān)測也是不可缺少的。心電圖(Electrocardiogram,ECG)分析是一種臨床上最常見的監(jiān)測手段,醫(yī)生要在大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)中人工檢測出病人所患的心臟病類型,會(huì)消耗大量的時(shí)間和醫(yī)療資源。而且當(dāng)前的心律不齊自動(dòng)分類算法存在特征不具有生理意義、樣本數(shù)據(jù)少、不能充分利用數(shù)據(jù)等問題。針對(duì)這些問題,本文主要利用較多的心電信號(hào)樣本數(shù)據(jù)完成去噪、特征提取、5種心律不齊疾病自動(dòng)分類等方面的內(nèi)容。論文主要工作如下:1.針對(duì)部分特征值不具有生理意義,不能輔助醫(yī)生的做出診斷的問題,本文采用了自適應(yīng)的離散小波變換,將心電信號(hào)中具有臨床意義的相關(guān)心電信號(hào)特征都提取出來,構(gòu)成特征矩陣,從而實(shí)現(xiàn)充分利用數(shù)據(jù)信息,達(dá)到較高的分類準(zhǔn)確度的目的。2.針對(duì)全面特征提取的特征矩陣維度較高、數(shù)據(jù)樣本少的問題,本文提出了采用主成分分析法在特征提取的基礎(chǔ)上進(jìn)行特征降維,將原始的高維特征矩陣轉(zhuǎn)換為低維的特征矩陣,去除冗余信息,達(dá)到降低計(jì)算量、加快運(yùn)算速度的目的。3.針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分類準(zhǔn)確度不高,誤差函數(shù)收斂速度慢的問題,本文提出的改進(jìn)Levenberg-Marquardt算法在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,使得改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類準(zhǔn)確度有明顯的提升,能夠在MIT-BIH心律不齊數(shù)據(jù)庫下實(shí)現(xiàn)常見的5種心律不齊疾病的自動(dòng)分類,即正常心律、左束支傳導(dǎo)阻滯、右束支傳導(dǎo)阻滯、室性早搏、房性早搏,并且能夠達(dá)到98%的準(zhǔn)確度;同時(shí),加快了誤差函數(shù)的收斂速度。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP183;R541.73
【圖文】：

心電信號(hào)傳導(dǎo)路線圖

典型心電圖

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2726976