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国际先进研究期刊》的研究在电子、电子、仪表工程

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一项调查在ECG信号的特征提取和分类

曼西Varshney1,Chinmay Chandrakar2(夫人)Monisha Sharma博士2
  1. Asst.教授、系等先生商羯罗查尔雅工程与技术学院Bhilai,恰蒂斯加尔邦,印度
  2. 教授,系等,先生商羯罗查尔雅工程与技术学院Bhilai,恰蒂斯加尔邦,印度
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文摘

论述了各种技术提出了早些时候文学从心电信号中提取特征的。此外本文的比较研究方法用于检查整个系统的准确性。提出的方案主要是基于人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM),多层感知器(MLP)和形态描述符时频分布(MD-TFD)和其他信号分析技术。所有这些技术和算法有其优势和局限性。

关键字
提取、敏感性、特异性、心律失常

介绍
心电图信号广泛用于分析研究心脏疾病。心电图是用来测量心跳的速率和规律,任何损害心脏,和药物的影响或设备用于调节心脏的帮助下可以被识别的研究ECG信号[14]。
心电图信号振荡和周期性的性质。一个完整的心电节拍是图1所示。可以看出,心电图击败截然不同,形状特征。
ECG信号的一个周期包括P-QRS-T波。重要参数的峰值振幅,时间持续时间。因此,特征提取的主要标准是进一步处理。到现在各种研究和方法提出了心电信号的特征提取。[15]
提出了各种方法包括数字信号分析,MD-TFD [13], InS网络,远端控制设备网络,安(5 - 8),MLP网络(9 - 12)提取的每个方法都有自己的方法。心电图用于病人的监测和诊断。心电信号的提取特性诊断心脏疾病中发挥着重要作用。因此特征提取的重要性是非常重要的对于任何疾病的诊断。
有不同的技术,包括模糊逻辑方法[11],人工神经网络,隐马尔可夫模型[16 - 17],遗传算法,支持向量机,自组织映射[18],贝叶斯每种方法和其他方法表现出自己的优点和缺点。本文概述各种技术和转换用于提取心电信号的特征。[1]。

问题识别
这是基本步骤用于任何使用任何疾病的分类方法中描述的图。2 [15]
心电图被各种噪音污染就像电力线路干扰,电极接触噪音,工件运动,肌肉收缩,基线漂移等。因此,需要一些过程的噪音可以根据应用程序中删除,心电图处理实时完成,由低压低电力移动设备雷竞技网页版[19]。所以过滤技术实现进行进一步处理。
心电信号的特征提取,包括许多特征点,可以探测到心脏异常。因此,心电图信号分解为时间频率利用DWT技术表征。通过应用信号分析的技术,最重要的参数的ECG信号可以作为分析数据。[20]。则将使用的数据作为输入到分类器识别心脏病。许多技术已经由研究人员来检测QRS波群。

文献调查

支持向量机
梅塔,和n·s·林伽派信徒[2]研究了QRS波群的检测疾病和他们提出的两个新方法负责成功即找到一个超平面将样品在两个类之间的最大差距,和这一概念的扩展使用核函数来表示高维环境相似度度量设置。
本文考虑一组
(x1, y1) ..... (x1, y1)
然后决定函数与属性,找出
图像
他们使用相同的概念对ECG信号的检测分析和心律失常的分类。他们只应用SVM针对单一导致心电图QRS波群的检测采用LIBSVM软件。LIBSVM的集成软件包支持向量分类、回归和分布估计。
法Melgani和亚库坝子[3],提出了一个新颖的基于粒子群优化(PSO)的分类系统,有助于提高SVM分类器的效率。实现良好的性能,使用支持向量机分类器与内核过滤器,优化的支持向量机分类器设计发现参数的最佳值,将调整其判别函数,并检查最好的特性,用于饲料的子集分类器。他们也同样的技术用于多类分类。这并不适用于形态和时间特性,敏感性和特异性。
r . BESROUR z LACHIRI和n . ELLOUZE在他们的论文[4]他们工作在一个新方法比基于支持向量机分类器的分类使用形态学描述符和高阶统计使用MIT /波黑心律失常数据库。本文实际上评估分类器的性能使用两个指标敏感性和特异性,急症室分别p S S。
图像
在这个方法中每个QRS击败分为两个不同的元素向量。第一个元素包含10 -形态描述符的信息使振幅,区域和特定的间隔时间。第二个元素包含15-subelements。他们应用SVM分类器比较心跳两个心电图特征集的分类能力。因此以这种方式执行使用支持向量机分类方法。

人工神经网络
在[5],他们讨论了人工神经网络模型使用形态学分类的心跳。QRS波群的分类是主要检测心律失常介入他们的工作。他们已经设计了一个神经网络模型基础上的艺术。他们解释了结构和一般特征,它具有不同的学习能力。他们称这个新的神经网络集市(Multichannel-ART)。对于每一个频道,ECG信号的样品他们作为输入的集市在特定时间,因此这是用于每个QRS波群的检测位置的帮助下算法,它动态地响应输入心电信号的特征。
本文也发现特异性和敏感性,因此我们分类的准确性ovearall系统通过平均检出率(ADR)由以下公式
图像
另一个优势是集市的形态类的乘法运算的效率。
在[6]他们使用的心电信号的QRS综合分类使用连续小波和神经网络。他们使用前馈神经网络的分类与标准的反向传播算法。三层前馈网络采用反向传播(BP)学习算法被实现。本文然后他们首先计算CWT系数估计噪声水平已经根据阈值QRS波群位于后QRS波群的分类方法是训练用安也可以训练了QRS的正常和异常值。
在[7],七种不同参数的ECG信号的分类计算。之后,他们已经检查了某些疾病患者使用他们的心电图和人工神经网络(ANN)的分类系统。然后信号被分为正常、异常和威胁生命的信号。然后从心电信号中提取不同的功能,这是作为输入提供给安的分类。使用的阶段N Kannathal, U Rajendra Acharya Choo分钟Lim PK Sadasivan, SM Krishnan,包括1)心电信号的预处理,2)提取特征和3)使用ANN技术分类。在预处理ECG信号的噪声消除使用带通滤波器的算法和应用范Alste和席尔德(8)在第二阶段不同的参数值在最后阶段提取使用值作为神经网络的网络训练他们的权力来自大规模并行结构,从经验中学习的能力,这种方法给出了性能优越的精度。更容易和更简单的实现和使用,因为它只需要心电图信号来确定病人的状态和发现疾病。

多层感知器
在[9],他们训练的网络使用多层感知器(MLP)和(SOM)网络。他们设计的网络诊断到六个不同的心电波形。这是一个三阶段模型。中长期规划在前两个阶段培训和在第三阶段,它添加了进一步分类和检测。初步多层感知器(MLP)分类器设计单独的三个最常见的心电图波形。第三阶段是设计用来执行监督分类剩下的波形,通过使用SOM等非监督分类器。
这项研究出现在[10]使用延时与反向传播训练算法,和新的自适应神经模糊滤波器架构(ANFF)心电图心律失常的检测。在第一步的过程中,他们使用了Daubechies与心电图特征小波系数。在第二步的过程中他们用Daubechies小波与心电图特征中第四阶AR模型系数。在第三步的过程中他们只使用三个小波作为心电图特征的模糊组合。最后他们利用模糊小波的组合与心电图特征中第四阶AR模型系数。ANFF使用5层的结构命名为图层1(输入语言节点);层2(输入节点);第三层(规则节点);第四层(输出节点);层5(输出语言节点)。data has been taken from MIT BIH Database. This new technique ANFF help them to get better results than ordinary MLP architecture.
使神经网络给出最好的结果使用模糊c均值(FCM)聚类算法[11]。模糊自组织层作为预先分级任务和多层感知器作为一个最终的分类器。模糊阶段是用来分析数据的分布和再制造具有不同的集群成员的值。这方面的一个优势是它减少了段的数量在训练模式,当我们用FCM聚类模糊自组织层。
摘要[12]他们学习使用一个心电图来确定束支块(BBB)导致心脏的束支堵塞或失败。他们为他们的研究使用R-waves使用最高的信噪比信息使用R - R间隔模式。提出了模块化神经网络有两个子网有两个隐藏层和不同的传输功能。本研究采用乙状结肠激活函数作为传递函数。

形态Descriptor-Time频率分布
在[13],他们提出了一个技术,他们将检测峰值。检测峰值,他们努力减弱噪音。增强的时频分布的两个频率片然后提取并经过平滑的非线性能量算子(SNEO)。最后,SNEO阈值是本地化的输出的信号峰值的位置。SNEO是用来提取频率片突出的签名。高峰被认为存在于时域信号,如果发现在同一POS的签名。

未来的增强
心电图是一种记录电活动的身体表面上生成的心。心电图检测显示心脏和心血管状态的信息来提高病人生活质量和适当的治疗。未来的增强是设计评价方法有助于我们知道参数提取的准确性价值的任何方法。

结论
上面的方法被用来提取心电信号的特征。心律失常的诊断疾病。所有方法找到ECG信号的参数。MLP方法最好是在休息,因为它决定了心束支广泛用于诊断。

数据乍一看
图 图
图1 图2

引用



















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