基于灰色关联度k-近邻法的房性心律失常识别

• 作者: 孙荣荣 方祖祥 汪源源
• 来源期刊: 航天医学与医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 房性心律失常 小波变换 奇异值分解 灰关联 k-近邻法
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论著
• 页码范围: 193-197
• 页数: 5页
• 分类号: R319
• 字数: 3703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0837.2007.03.009

摘要

目的 研究用灰色理论的灰色关联度结合k-近邻法快速准确地识别窦性、房扑和房颤信号.方法 将心电信号分成训练集和测试集,首先用多尺度小波将心电信号变换到时频域,然后提取小波系数矩阵的奇异值作为信号的特征向量,将所有训练样本的特征向量作为标准模板,求出测试样本特征向量与标准模板之间的灰关联系数,最后结合k-近邻法对测试样本做出判断.分别用MIT-BIH心律失常数据库和犬心外膜信号数据库来评价提出的基于灰关联度的k-近邻法识别心律失常信号的特异性、敏感性和准确率.结果 实验结果表明:和常规灰关联度法、常规k-近邻法、BP神经网络相比,本方法对窦性、房扑和房颤信号有较好的识别性能,且具有识别速度快的优点.结论 本方法不需要大量的训练样本,计算简单,能较准确快速地识别窦性、房扑和房颤信号,有望应用于治疗心律失常的可植入装置.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方祖祥	复旦大学电子工程系	69	381	9.0	15.0
2	汪源源	复旦大学电子工程系	221	1554	19.0	26.0
3	孙荣荣	复旦大学电子工程系	5	26	3.0	5.0