基于逻辑混沌投影矩阵的心率失常识别研究

作者：彭韵陶; 李健

来源：现代计算机(专业版), 2019, (10): 27-30.

DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2019.10.006

• 心律失常分类
• 逻辑混沌投影矩阵
• RR间期
• 随机森林

为了提高心律失常的识别性能,同时解决识别中特征数过多造成的耗时过长问题,提出一种基于逻辑混沌投影矩阵与RR间期相结合的算法。为了评估算法的性能,遵循美国医疗器械促进协会推荐的标准(AAMI),使用来自麻省理工学院及以色列贝丝科技医院(MIT-BIH)心律失常数据库的44个记录,通过随机森林分类器识别五类心电信号,实验结果表明,所提出的算法通过4维特征获得91.81%的准确率。与现有特征提取技术相比,该算法具有所需分类特征少且性能佳的优势。

• 单位
  四川大学