基于小波包和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號分類方法研究.pdf

1、心電圖是人體心臟電活動(dòng)最直接的反映，是醫(yī)生進(jìn)行心臟病診斷治療的重要依據(jù)之一。隨著科學(xué)和技術(shù)的發(fā)展，基于心電圖的自動(dòng)分析診斷技術(shù)已被廣泛地用于心臟病檢測和診斷的研究?；谛碾妶D的自動(dòng)分析診斷技術(shù)不僅大大降低了醫(yī)生的工作量，而且可以顯著地提高心電圖分類的效率和準(zhǔn)確率，對于心臟病及時(shí)的診斷和治療具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。因此，本文主要針對心電自動(dòng)分析診斷技術(shù)中的心電信號分類識別方法進(jìn)行了深入的研究，主要研究內(nèi)容包括心電信號的特征提取和特征分類。

2、
　　提取穩(wěn)定有效的心電信號特征是心電自動(dòng)分析診斷技術(shù)中的重要環(huán)節(jié)，本文提出了一種基于小波包分解與統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合的心電信號特征提取算法。該算法首先采用小波包分解方法對心電信號進(jìn)行四尺度分解，然后結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析方法計(jì)算小波包分解后第四尺度上的16個(gè)小波包系數(shù)的奇異值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大值，將求得的48維小波包系數(shù)統(tǒng)計(jì)特征組成心電信號特征空間。為了盡可能地提高心電信號分類識別的效率和準(zhǔn)確率，本文提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號特征

3、選擇和分類算法。通過遺傳算法對心電信號特征空間進(jìn)行降維得到25維心電信號特征，同時(shí)采用遺傳算法對誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，將降維得到的心電信號特征輸入到分類器中進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)對MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫中六類心電信號:正常心跳、左束支傳導(dǎo)阻滯、右束支傳導(dǎo)阻滯、起搏心跳、室性早搏和房性早搏的分類，測試集的識別準(zhǔn)確率為97.78％，平均靈敏度、平均特異度和平均陽性預(yù)測值分別為97.86％、99.54％和97

4、.81％。最后，本文通過基于MPS450多參數(shù)模擬儀組成的心電信號采集實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)對六類心電信號進(jìn)行采集，并對其進(jìn)行特征提取和分類算法驗(yàn)證，識別準(zhǔn)確率達(dá)到了99.33％，平均靈敏度、平均特異度和平均陽性預(yù)測值分別為99.33％、99.87％和99.36％。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的特征提取算法和分類算法能夠有效地提取穩(wěn)定的心電信號特征，并通過遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器實(shí)現(xiàn)了對六類心電信號的高精度分類。因此，本文提出的心電信號分類方