基于支持向量机的室颤信号检测算法

作     者：张春云 赵捷 贾慧琳 李斐 ZHANG Chun-yun;ZHAO Jie;JIA Hui-lin;LI Fei

作者机构：山东师范大学物理与电子科学学院山东济南250014 

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2010HM020) 济南市科技发展计划项目(201102005) 

出 版 物：《现代生物医学进展》 (Progress in Modern Biomedicine)

年 卷 期：2012年第12卷第9期

页      码：1751-1754,1768页

摘      要：目的:实现室颤信号与非室颤信号的分类,进而实现室颤信号的检测。方法:本文引入了一种基于支持向量机(Support Vec-tor Machine,SVM)和改进的越限区间算法(TCI)的新算法,其中支持向量机在处理分类和模式识别等问题中具有很大的优势。该算法采用4s的滑动窗技术,并利用改进后的越限区间算法(Threshold Crossing Interval,TCI)方法提取心电信号的特征。新算法的实现如下:在每一滑动窗内采用改进的后的绝对值阈值,计算中间2s内的平均越限间隔值。并以此TCI值作为特征参数,输入一个预先设计好的二分类支持向量机中,从而实现分类。结果:成功实现了室颤信号的检测,通过计算该方法的灵敏度、精确度、预测性和准确度且与其他方法相比较,可知此新算法总体可靠性优于其他方法。结论:该算法能够实现室颤信号的实时监测,且简单易行,易于实现,较适合实时的心电监测以及除颤仪器。

主 题 词：室性纤颤(VF) TCI 支持向量机(SVM) 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13241/j.cnki.pmb.2012.09.004

馆 藏 号：203380653...