基于GA-ELM混合模型的急性心肌梗死定位算法研究

• 作者: 张宏坡 张行进 李润川 王宗敏 逯鹏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 心电图 多导联 GA-ELM 急性心肌梗死
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 186-191
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4566字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.01.031

摘要

针对心肌梗死疾病的快速准确定位,提出一种结合基因算法和极限学习机(GA-ELM)的新定位算法.对多导联心电图(electrocardiogram,ECG)进行去噪预处理;分别定位出每个R波峰的位置,并将心电信号分割成相互独立的心搏序列,作为混合模型的输入;采用(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)心肌梗死数据库验证所提算法的有效性.利用十折交叉验证法评测算法定位的精度,实验结果表明,GA-ELM混合模型对心肌梗死定位的准确率达到98.42％,性能优于其他文献的算法,对医护工作者确定心肌梗死部位具有重要的临床意义.