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题名基于语义挖掘的室性心动过速及心室纤颤检测
被引量:2
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作者
胡峻峰
曹军
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第7期307-311,共5页
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基金
国家林业局"948"计划基金资助项目(2011-4-04)
黑龙江省自然科学基金资助项目(QC2012C101)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(DL10AB06)
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文摘
针对现有的诊断系统不能准确区分室性心动过速(VT)和心室纤颤(VF)的问题,提出一种基于巴特沃斯通带滤波器的语义挖掘方法。利用巴特沃斯带通滤波器消除心电图信号的噪声,将心电图(ECG)标准化为长达4 s、值为整个信号段中最大的小段,并将标准化的ECG信号转化为二进制脉冲;在二进制脉冲上实施语义挖掘,从而识别出正常窦性节律、VT、VF三者发作之间的区别。实验结果表明,该方法不仅可以区分正常节奏与VT、VF发作,且不出现错误检测,同时可以区分VT与VF发作,识别率分别高达94.1%和95.2%,可作为致命性疾病诊断的检测工具。
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关键词
语义挖掘
巴特沃斯通带滤波器
二进制脉冲
心电图信号
心室纤颤
室性心动过速
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Keywords
Semantic Mining(SM)
Bart Walter Stone band filter
binary pulse
Electrocardiogram(ECG) signal
Ventricular Fibrillation(VF)
Ventricular Tachycardia(VT)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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