一种基于ECG的多层共轭对称Hadamard特征变换的房颤异常信号分类方法

• 作者: 李超 杨枢 王凯
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 房颤 心电图 多层共轭对称Hadamard特征变换 Levenberg-Marquardt神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 医学信号处理与医学仪器
• 页码范围: 1068-1073
• 页数: 6页
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2019.09.014

摘要

目的:对心电图房颤异常信号进行检测和分析,利用多层共轭对称Hadamard特征变换模型,构建房颤异常信号分类系统.方法:采用多层共轭对称Hadamard特征变换的房颤识别方法,检测房颤异常信号分类特征.采用基于误差梯度反向传播Levenberg-Marquardt神经网络模型训练测试数据集.构建房颤异常信号分类器,并建立临床诊断分类模型.结果:该模型能有效提高特征分类效果,增加算法的收敛速度及计算精度,便于实时分析和诊断房颤异常疾病.结论:该模型能够捕获异常房颤信号的疑似波形,评估和分析信号特征,具有较高的系统鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李超	蚌埠医学院卫生管理学院	35	129	7.0	9.0
2	王凯	蚌埠医学院卫生管理学院	41	25	3.0	3.0
3	杨枢	蚌埠医学院卫生管理学院	47	95	5.0	7.0