基于支持向量机的心电图p波识别算法研究

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1、华东师范大学硕士学位论文基于支持向量机的心电图P波识别算法研究姓名：吴斌申请学位级别：硕士专业：工程（软件）指导教师：董军20080401论文摘要在当前ECG(心电图)波形识别算法中，P波识别一直比ORS波的识别困难，原因是P波幅度很小、更容易被干扰。缺乏相应的样本数据库也阻碍了P波算法的发展。但对于心电疾病诊断来说，P波信息又非常重要，因此研究P波识别算法有着实际意义。从样本数据中寻找规律、训练学习、进行预测是本文研究P波识别算法的基本思路。为了获得标准的P波数据，以MIT-BIH数据库数据样本为基础，由专家对样本中每个P波进行确认，从而形成标准P波数据样本

2、。然后使用这些数据用于支持向量机(SVM)的学习和波形识别。对于每个MIT-BIH样本数据(三十分钟)，其中三分之二用于训练，剩下用于测试。每个训练样本由正负样本组成，正样本以每个P波波峰点为中心，P波长度的一半前后截取数据：另以P波波峰前后三个、六个点为中心截取数据作为负样本，这样每个MIT-BIH数据样本可以产生6千个左右训练数据。其中P波训练样本长度为20到100个点。为了降低算法的复杂度和克服过训练的问题，在训练前尝试使用层次聚类法对样本进行筛选。对不同P波样本数据进行训练和回归测试，寻找较好的SVM算法。文中对多项式、径向基和Sigmoid三类核函数

3、进行了评估，并与MIT-BIH软件包中的ECGPUWAVE算法作比较。测试结果表明，原始波形数据并不适合直接在SVM中使用，选择适当的P波样本长度能够提高SVM算法性能，再通过适当滤波和较好的特征，对于质量较好的心电图，一个结构简单的SVM算法就能获得与ECGPUWAVE相近的性能，平均灵敏度达到89％，特异度为81％。另外，开发了一个图形化的软件工具，能读取MIT-BIH的数据，显示心电图波形和增加标记，帮助研究人员更容易地开发出新的心电图算法。接下去有两个方面的工作要开展。第一、建立一个开放性的、标准化的数据库，我国尚没有一个类似于MIT-BIH的免费数据

4、库；第二、将SVM利用于T波等其它特征的识别。．【关键词】：心电图，P波，检测，识别，支持向量机ABSTRACTAmongpresentECG(Electrocardiogram)algorithms，PwavedetectionisharderthanQRSdetectionsinceitissmallerandsusceptibletointerference．ThescareofrelateddatabasealsoblocksPwavedetectionalgorithms’development．HoweverPWave’Sinformationis

5、importantforcardiovasculardiseasesdiagnosis．ThereforetherewillbepracticalvalueinimprovingPwavedetectionalgorithm．ThebasicconsiderationsinPwaverecognitionresearcharestandardECGsamples’analysis，findingacertainruleforthesePwaveanddetectingitusingtherule．TogetstandardPwavesdata．theMI■BI

6、HdatasetsareusedandPwaveinthesesetsarecheckedbyclinicalspecialist．EachPbeatswereverifiedandcommented．Then，Supportvectormachineisadoptedinsampletrainingandwaves’classification．ForeachMI■BlHdataset(30minutes)。20minutes’Pwavedatashouldbeusedintrainingandothersfortesting．Onedatasetwillg

7、enerateabout6000samplesforSVM(SupportVectorMachine)training．OneTrainsampleconsistsofpositiveandnegativeparts．PositivepartsarederivedatPWavePeakpoint(PWavePeak-Samplelen／2-l'WavePeak+Samplelen／2)．NegativesamplesarederivedatPWavePeak-3。PWavePeak．6，PWavePeak+3andPWavePeak+6points．ThePW

8、avePeakmeasthepeakp