基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法

作者：王迪; 李强; 孙亚楠; 韦杰英; 张瑞^*

来源：西北大学学报（自然科学版）, 2019, 49(01): 27-34.

DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2019-01-004

• 阵发性房颤
• 心电图
• 小波相干分析
• 特征提取
• 超限学习机

阵发性房颤是一种最为常见的心律失常,发作时心电图主要表现为RR间期绝对不规则以及P波缺失。已有阵发性房颤的自动检测方法仅依赖于心电信号的时域信息,从而使得检测准确率不高。鉴于小波相干分析可以同时展现信号的时域和频域信息,文中提出了一种基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法。首先,对所有的心电信号预处理;其次,对模板与待测心电信号分别进行小波相干分析得到其小波相干图;进而,计算小波相干值均值、比率和交叉小波相位角方差构成房颤心电特征;最后,将上述特征结合超限学习机完成阵发性房颤的自动检测。文中通过MIT-BIH房颤数据集验证所提算法的有效性与可行性,数值实验结果达到准确率97. 81%,敏感性98. 54%,特异性98. 61%。

• 单位
  西北大学