换一批
换一批基于心电信号的先心病肺动脉高压识别分类研究
Study on Recognition and Classification of Congenital Heart Disease and Pulmonary Hypertension Based on ECG Signal
摘要先天性心脏病相关性肺动脉高压(Pulmonary Arterial Hypertension,PAH)在临床上有着很高的发病率、致残率和病死率,其确诊主要采用右心导管测量平均肺动脉压,这种方法有创且操作性要求高,不便在筛查中采用,因此探索一种非介入式CHD-PAH智能辅助诊断方案意义重大.在先心病的基础上对CHD-PAH进行研究,从分析ECG入手,通过预处理、心拍分割、波形检测、特征提取、数据扩充、分类识别等手段对CHD-PAH进行建模预测.在Christov_segmenter算法基础上,利用差分阈值和局部峰值改进,检测QRS波、P波和T波,最后提取基于时间和幅度的双模态特征.为了拟合出最佳的分类模型,实验采用了支持向量机、随机森林及K邻近等分类器,并设计基于T分布的麻雀搜索算法改进支持向量机.实验共使用460段时长为20 s的1导联ECG信号进行训练和测试.实验结果表明,所提算法优化的支持向量机模型预测准确率、特异度和灵敏度分别可达99.76％,99.80％,99.73％.
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DOI
10.11896/jsjkx.210900144
发布时间
2023-05-22
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