便携心电传感器的心房肥大诊断研究

作     者：陶泳任 陈冠雄 沈海斌 TAO Yong-ren;CHEN Guan-xiong;SHEN Hai-bin

作者机构：浙江大学超大规模集成电路设计研究所浙江杭州310027 杭州易和网络有限公司浙江杭州310012 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2014年第33卷第9期

页      码：55-57,61页

摘      要：基于便携式传感器的模式识别在心电(ECG)监护领域具有广泛的应用前景,并且在心律不齐、心肌梗塞、心室肥大等心电的识别算法上都已有大量的研究与应用,但在心房肥大诊断上却未有模式识别相关的研究成果。心房肥大病症的心电数据量不足给研究造成重大障碍,部分分类器无法适应小样本训练下的分类。针对小样本训练进行研究,对比了不同分类方法,显示了基于统计模式识别的支持向量机(SVM)应用于心房肥大的应用潜力。另外,由于不同个体的心房肥大心电存在差异,在实际应用环境中,SVM存在无法良好泛化的问题,存在类别错分的医学风险。针对类别错分情况,采用分类器融合的方法改进分类器,提出了在SVM分类器输出端增加了拒绝域的分类器(SVM-R)的方法。实验结果表明:SVMR有较高的分类准确率与诊断可信度。

主 题 词：心房肥大 小样本 支持向量机 分类器融合 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 080202[080202] 08[工学] 081104[081104] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13873/J.1000-9787(2014)09-0055-03

馆 藏 号：203116614...