本文選題：心律失常　切入點：近鄰保持嵌入　出處：《生物醫(yī)學工程學雜志》2017年01期

【摘要】：心律失常是一種極其常見的心電活動異常癥狀,基于心電圖(ECG)的心拍分類對心律失常的臨床診斷具有十分重要的意義。本文提出一種基于流形學習的特征提取方法——近鄰保持嵌入(NPE)算法,實現(xiàn)心律失常心拍的自動分類。分類系統(tǒng)利用NPE算法獲取高維心電節(jié)拍信號的低維流形結構特征,然后將特征向量輸入支持向量機(SVM)分類器進行心拍的分類診斷。實驗基于MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫提供的ECG數(shù)據(jù),對14種類型的心律失常心拍進行分類,總體分類準確率高達98.51%。實驗結果表明,所提方法是一種有效的心律失常心拍分類方法。
[Abstract]:Arrhythmia is an extremely common symptom of abnormal ECG activity. The classification of cardiac beat based on ECG is very important for the clinical diagnosis of arrhythmia. In this paper, a feature extraction method based on manifold learning, nearest neighbor retention embedding (NPE) algorithm, is proposed. The classification system uses NPE algorithm to obtain the structure characteristics of low-dimensional manifold of high-dimensional ECG signals. Based on the ECG data provided by MIT-BIH arrhythmia database, 14 types of arrhythmia beats are classified. The experimental results show that the proposed method is an effective method for classification of arrhythmias.
【作者單位】： 四川大學電子信息學院;
【基金】：四川省科技廳支撐計劃項目(2016GZ0091,2016GZ0092)
【分類號】：R541.7;TN911.6

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本文編號：1653899