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独立分量分析在室性早搏检测与识别中的应用

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第22卷 V01.22 第5期 No.5 重庆工学院学报(自然科学) Journal of Chongqing Institute of Technology(Natural Science) 2008年5月 May 2008 独立分量分析在室性早搏检测与 识别中的应用。 苏斓,蔡坤宝 (重庆大学通信工程学院,重庆400044) Application of Independent Component Analysis in Detection and Identification of Premature Ventricular Contraction SU Lm.CAI Kun—bao (Coflege of Communication Engineering,Chongqing University,Chongqing 400044,China) Abstract:Premature Ventrieular Contraction(PVC)is rant a common arrhythmia phenomenon and has impor— clinical significance.80 it is important to extract to detect and identify the PVC.nis paper proposes using Inde— pendent Component Analysis features from the data in the M_111.BlH ECG database。then identi— proves that this method Can extract ties PVC with improved BP neural network.Experiment feature parame— ters of PVC more accurately。and succeed in discriminating normal ECG and PVC. Key words:premature ventricular contraction;independent component analysis;MIT-BIH;BP neural network 心律失常是反映心脏电活动不稳定的一个重 要指标,如果心脏跳动的节律失去规则性,则称为 心律失常.往往一些室性心律失常被认为是生命 受到威胁的前兆,室性早搏(Premature Ventrieular 现象.因此,对PVC的检测与识别非常重要,具有 重要的临床意义.*年来,提取信号特征数据的方 法不断涌现,主要有小波分析、主分量分析、高阶 谱分析、遗传算法和独立分量分析算法等等;而识 别PVC的方法通常有基于波形的直接特征提取 Contraction,PVC)就被认为是最为常见的心律失常 -收稿日期:2008—03—27 基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(CS3"C,200488). 作者简介:苏斓(1983一),女,湖北武汉人,硕士研究生,主要从事信号与系统研究. 万方数据  


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