基于P波高斯模型的辅助房颤判别

作者：郑刚; 王贺贺^*

来源：计算机工程与设计, 2019, 40(06): 1713-1717.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2019.06.037

• 心电信号
• 心房颤动
• P波高斯模型
• 马氏距离
• 高斯混合模型

为弥补房颤诊断中不能通过心跳节律确诊的缺陷,提出一种基于高斯模型的识别心电信号(electrocardiogram,ECG)中P波的策略。针对实际病患的P波形态的多样性,分别建立3类P波的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM),利用马氏距离(Mahalanobis distance,MD)统计出P波的阈值边界,利用窗口滑动方法获取ECG时间段波形,进行高斯模型计算,其结果与3类P波高斯模型比较,从而识别P波。采用MIT-BIH中的Atrial Fibrillation Database为实验数据进行测试,实验结果表明,圆滑P波、尖耸P波、双峰P波以及水平直线波形的识别准确率分别为80.50%、84.36%、67%和100%,验证了模型和算法的可行性。

• 单位
  天津理工大学