基于神经网络心电图ST段形态识别

发布时间：2018-03-04 19:53

  本文选题：神经网络　切入点：零相位巴特沃斯　出处：《计算机仿真》2014年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：心电图ST段是心电图诊断中一项重要指标,ST段具体形态的识别对心血管疾病诊断意义重大。针对心电图ST段形态的多样性,传统时域方法对具体形态识别显得不足,心电信号是微弱信号,易受到低频和工频信号的干扰,有效地滤除基线漂移和工频干扰为ST段准确识别提供保证。通过零相位巴特沃斯有效滤除基线漂移和工频干扰,利用神经网络与时域分析相结合的方法实现ST段多种形态的快速识别,减少神经网络输出层的形态分类,能够准确识别出ST段形态,实验结果满意,为心电图ST段诊断提供了依据。
[Abstract]:St segment recognition is an important index in ECG diagnosis. The recognition of St segment shape is of great significance to the diagnosis of cardiovascular disease. In view of the diversity of St segment morphology, the traditional time domain method is insufficient for specific shape recognition. ECG signal is a weak signal, which is easily interfered by low frequency and power frequency signals. The baseline drift and power frequency interference can be effectively filtered out to ensure the accurate identification of St segment, and the baseline drift and power frequency interference can be effectively filtered by zero phase Butterworth. The method of combining neural network with time domain analysis is used to realize the fast recognition of St segment multi-shape, and to reduce the morphological classification of the output layer of neural network, and the St segment shape can be accurately identified. The experimental results are satisfactory. It provides basis for St segment diagnosis of ECG.
【作者单位】： 天津工业大学电气工程与自动化学院;
【分类号】：TN911.7;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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