基于RR間期與稀疏分解的房顫檢測方法研究.pdf

1、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，房顫已成為我國乃至全球最為常見的心律失常。因此，及早地發(fā)現(xiàn)房顫，對減少病人的發(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意義。目前，已有的房顫檢測算法尚未妥善解決特征提取問題，所以房顫檢測錯誤率仍較高。稀疏分解可以實現(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)用于本文的房顫檢測算法當(dāng)中。RR間期絕對不規(guī)整是

2、房顫發(fā)生時的一重要心電圖特征，本文基于房顫的這一特點(diǎn)展開深入研究，設(shè)計了基于RR間期與稀疏分解的房顫自動檢測算法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴心電信號預(yù)處理。利用ΔRR間期直方圖對正常和房顫兩類原始心電信號進(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。實驗結(jié)果表明

3、，這樣做不僅準(zhǔn)確率高，而且算法運(yùn)行時間短。⑵稀疏分解在房顫檢測算法中的應(yīng)用。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)行原子庫設(shè)計，在此基礎(chǔ)上構(gòu)造兩個子類字典，分別是正常心電信號字典和房顫心電信號字典。分別求心電信號在兩個字典上的稀疏表示，這樣能夠保留更多的信號特征。最后采用最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）進(jìn)行分類。經(jīng)MIT-BIH房顫數(shù)據(jù)庫驗證，房顫檢測算法的準(zhǔn)確率、靈敏度和特異性分別達(dá)到了96.92％、97.93％和95.5