基于变步长支持向量机的J波自动检测方法

发布时间：2018-01-20 18:49

本文关键词： J波支持向量机(SVM) 核函数特征向量变步长　出处：《计算机工程与应用》2017年23期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：近期研究表明J波综合征的某些类型成为恶性心律失常、心脏性猝死等疾病的高危预警新指标。但目前大多数的研究仅通过心电图纸和临床经验来判断是否存在J波,不仅耗时较长,而且难免会存在误判。从信号处理的角度出发,提出了一种基于变步长思想的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法来实现J波的自动检测。利用变步长思想寻找最优的核函数参数σ并完支持向量机的建模。实验结果证明,所提的方法可以有效地检测出J波,准确率为96.1%。
[Abstract]:Recent studies have shown that some types of J wave syndrome become malignant arrhythmias. A new high risk early warning indicator for sudden cardiac death and other diseases. However, most of the current research only based on electrocardiogram paper and clinical experience to determine the existence of J wave, not only takes a long time. From the point of view of signal processing, a support vector machine support Vector Machine based on variable step size is proposed. SVM (SVM) method is used to detect J wave automatically. The variable step size is used to find the best parameter 蟽 of kernel function and the modeling of support vector machine. The experimental results show that the proposed method can detect J wave effectively. The accuracy is 96. 1%.
【作者单位】：太原理工大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(No.61371062) 山西省回国留学人员科研资助项目(No.2013-032) 山西省国际合作项目(No.2014081029-01)
【分类号】：R540.41;TP18
【正文快照】： 1引言波、低温性J波等重大疾病,其统称为J波综合征[1-2,4]。J波,又称Osborn波,在心电图中呈现尖峰状、驼峰相关研究表明,幅度超过0.1 m V同时伴有ST段变化的状或顿挫状,具体表现为QRS波结束与ST段连接处(JJ波也容易引发恶性心律失常、致命性心肌梗塞,甚至猝点)出现一个振幅大

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