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基于支持向量机的心律失常识别方法
引用本文:杨煦,张跃. 基于支持向量机的心律失常识别方法[J]. 计算机工程与设计, 2007, 28(18): 4442-4445
作者姓名:杨煦  张跃
作者单位:清华大学,深圳研究生院嵌入式系统与技术实验室,广东,深圳,518055;清华大学,深圳研究生院嵌入式系统与技术实验室,广东,深圳,518055
摘    要:心律失常判别是心电数据处理的重要研究方向.提出一种基于支持向量机的心律失常判别方法来实现心律失常识别.根据临床诊断标准、结合计算机图像处理方法,提取心律参数特征和QRS复波形状特征,然后使用支持向量机对其进行分类,用MIT-BIH数据库对识别结果进行判断,并根据统计结果对该方法做出评价.

关 键 词:支持向量机  Zernike矩  模板形状匹配  心拍建模  心律失常
文章编号:1000-7024(2007)18-4442-04
修稿时间:2006-10-19

Recognition method of arrhythmias based on SVM
YANG Xu,ZHANG Yue. Recognition method of arrhythmias based on SVM[J]. Computer Engineering and Design, 2007, 28(18): 4442-4445
Authors:YANG Xu  ZHANG Yue
Affiliation:Embedded System Lab, Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen 518055, China
Abstract:A method based on SVM for classification of arrhythmias is presented. According to clinical rules for arrhythmia recognition, R-R and QRS intervals are used to describe rhythmic changes while shape matching method based on Zernike moments is used to describe different shapes of QRS complex. By the end, the method is verified with MIT-BIH database. Judging from the result, this method works well on various kinds of atrial premature beats and ventricular premature beats.
Keywords:SVM  Zernike moments  shape matching  ECG beat modeling  arrhythmia
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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