基于近邻保持嵌入算法的心律失常心拍分类

发布时间：2018-03-23 14:40

  本文选题：心律失常　切入点：近邻保持嵌入　出处：《生物医学工程学杂志》2017年01期

【摘要】：心律失常是一种极其常见的心电活动异常症状,基于心电图(ECG)的心拍分类对心律失常的临床诊断具有十分重要的意义。本文提出一种基于流形学习的特征提取方法——近邻保持嵌入(NPE)算法,实现心律失常心拍的自动分类。分类系统利用NPE算法获取高维心电节拍信号的低维流形结构特征,然后将特征向量输入支持向量机(SVM)分类器进行心拍的分类诊断。实验基于MIT-BIH心律失常数据库提供的ECG数据,对14种类型的心律失常心拍进行分类,总体分类准确率高达98.51%。实验结果表明,所提方法是一种有效的心律失常心拍分类方法。
[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.
【作者单位】： 四川大学电子信息学院;
【基金】：四川省科技厅支撑计划项目(2016GZ0091,2016GZ0092)
【分类号】：R541.7;TN911.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1653899