一种新的房颤心电融合特征提取方法 |
韦杰英,王迪,孙亚楠,张瑞 |
西北大学 医学大数据研究中心 |
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摘要:
心房颤动(简称房颤)是临床上最常见的心律失常之一。阵发性房颤的发作具有突发性、反复性且发作时间短暂等特点,因而临床上往往难以及时捕捉到房颤心电而造成误诊漏诊等现象。它在心电图上的表征主要为:①P波缺失,代之房颤波(f波);②RR间期绝对不规则。针对这两个表现,文中提出了一种新的房颤心电融合特征提取方法。首先对心电信号进行去噪处理,并对去噪后的心电信号进行可调品质因子小波变换;其次,对QRS波群频带的重构信号进行R峰的自动检测,并计算RR间期变异系数与子串长度概率分布熵;然后,绘制P波频带范围内小波系数的Tlag散点图,并提取置信散度距离和与置信散度指数;最后将这两类特征构成房颤心电融合特征,并结合MITBIH心房颤动数据库与超限学习机完成房颤的自动检测,以验证所提方法的可行性与有效性。文中所提方法的平均检测结果的准确率、敏感度和特异度分别为9636%,9464%,9815%,表明所提方法能够有效地完成房颤心电的自动识别。
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关键词:
房颤;心电信号;小波变换;散点图;融合特征
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发表年限: 2019年 |
发表期号: 第1期 |
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