一種在線動(dòng)態(tài)心電信號(hào)聚類分析策略.pdf

1、動(dòng)態(tài)心電圖經(jīng)過了近40余年的不斷發(fā)展和完善，現(xiàn)在已經(jīng)成為無創(chuàng)心電輔助診斷技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛的、臨床上最為常用的心電檢查工具之一。其重要的使用價(jià)值在于檢測(cè)并記錄在通常短暫心電圖檢查中不易發(fā)現(xiàn)的，但在日常生活時(shí)發(fā)生的異常心動(dòng)事件，為進(jìn)一步的臨床診斷和治療提供依據(jù)。由于動(dòng)態(tài)心電圖以高分辨率至少記錄了近10萬個(gè)心動(dòng)波形，所以對(duì)波形進(jìn)行在線的實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析十分的困難。如何快速、準(zhǔn)確、可靠地對(duì)海量波形進(jìn)行在線分析已成為了研究的重點(diǎn)。
　　

2、 本文在詳細(xì)分析動(dòng)態(tài)心電圖波形特點(diǎn)和檢測(cè)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對(duì)高維波形降維和聚類算法改良這兩個(gè)問題進(jìn)行了研究，提出了一種新的在線實(shí)時(shí)聚類分析策略。傳統(tǒng)的心電分析中，在獲得動(dòng)態(tài)心電圖波形后，直接對(duì)原始的代表單個(gè)心動(dòng)波形的高維特征進(jìn)行處理。而在動(dòng)態(tài)心電圖的在線實(shí)時(shí)分析中，由于數(shù)據(jù)量大、波形特征維數(shù)高，使得在線實(shí)時(shí)分析無法順利進(jìn)行。本文對(duì)幾種降維方法進(jìn)行了分析比較，選用Sanger神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)單個(gè)、完整、高維的心電波形數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。通過實(shí)驗(yàn)表明

3、，利用此種方法進(jìn)行聚類分析所得的準(zhǔn)確率接近原始數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，由降維帶來的聚類準(zhǔn)確度的損失在醫(yī)學(xué)上屬于可接受范圍。如何提高針對(duì)動(dòng)態(tài)心電波形的在線實(shí)時(shí)聚類準(zhǔn)確率是研究關(guān)注的焦點(diǎn)。本文提出了使用基于模擬退火思想的改良的聚類算法對(duì)心電波形數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。通過實(shí)驗(yàn)，證明了算法獲得了相對(duì)于傳統(tǒng)聚類算法更高的聚類準(zhǔn)確率，為心電波形的聚類分析提供了一種更為有效的策略。在結(jié)合Sanger神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于模擬退火思想的改良聚類算法的基礎(chǔ)上，提出了一種可用