基于决策树的J波检测技术研究

发布时间：2017-12-13 12:07

  本文关键词：基于决策树的J波检测技术研究

  更多相关文章： J波 小波去噪 卡尔曼滤波 特征提取 决策树

【摘要】：J波是心电图(Electrocardiogram,ECG)中QRS波终点与ST段起点之间的电位变化。J波会引起一系列的综合征,并引发恶性心律失常和心脏性猝死等心脏疾病。目前,对J波的检测还主要依靠医生的临床经验,这样会出现很大的误差。通过信号处理的方法,对J波快速准确的识别检测可以预防J波综合征的发生。本文基于多层分类的思想,旨在利用卡尔曼滤波和决策树分类算法对J波进行检测识别。在检测之前,首先利用小波去噪的方法对采集的心电信号进行噪声的消除,剔除了工频噪声、肌电噪声以及基线漂移对J波检测的影响。去噪之后的信号获得更高的信噪比,为J波的准确检测打下基础。接着,运用卡尔曼滤波对心电信号进行了预检测。实现了对心电信号的异常突变进行预警,将采集的数据进行了筛选,从而降低了J波检测识别的误检率。对心电信号预检测之后,数据集中只剩下了ST段存在异常的心电记录。为构建有效的J波检测模型,本文对心电信号进行了多方位的特征提取。提取了六种时频特征,其中两种时频特征,四种频域特征。之后对提取的特征进行了相关性分析和流形算法降维处理,目的就是实现特征的优化,降低算法的复杂度,减少计算成本。然后利用C4.5算法对决策树进行了构建,并通过训练使算法达到稳定。为提高决策树的精度,本文利用改进的样本选取方法对决策树进行训练和测试。结果表明,改进后的算法在一定程度上降低了J波检测的误差率。通过实验验证,本文提出J波检测方法在准确率上达到了96.16%,而且特异性和敏感性也均超过95%。另外,检测性能也优于同领域的其他算法,达到了较高的评价标准。总体而言,本文的方法能有效的检测识别J波,可以为J波的临床预防和诊断提供一定的帮助。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R540.41;TN911.4

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本文编号：1285072