体表胃电的特征提取方法研究

作者：袁媛; 许敏鹏; 肖晓琳; 陈龙; 张阔; 何峰^*

来源：航天医学与医学工程, 2020, 33(02): 143-151.

DOI：10.16289/j.cnki.1002-0837.2020.02.008

• 体表胃电图
• 经验模态分解
• 特征提取
• 支持向量机

目的提取表征性强、稳定性高且能够为临床应用提供诊断参考的体表胃电图(EGG)特征参数。方法采用经验模态分解方法对EGG信号进行预处理,提取EGG信号的时域、频域以及非线性多维特征参数,并通过统计学方法筛选出最优特征参数组成特征向量,对功能性消化不良(FD)患者的EGG信号进行识别。结果基于时-频-非多维特征向量的FD患者的EGG信号识别率显著优于基于传统标准所构建的特征向量,其识别率最高可达90%以上。结论所提出的多维特征提取方法能够有效识别FD等胃肠疾病患者的EGG特征,可以为胃电的相关研究提供一种可靠的分析工具。

• 单位
  天津大学; 转化医学研究院; 电子工程学院