基于神经网络的心电图参数标注及其在形态分析中的应用

基于神经网络的心电图参数标注及其在形态分析中的应用

论文摘要

动态心电图的参数及其形态是诊断各类心脏病的主要参照指标。早期的参数标注和形态分析都是由医生手工完成,加之心电数据的庞大,使得其可靠性较差。神经网络作为模仿人脑工作方式的一种并行式分布处理器,具有较强的自学习、自组织能力和容错性,所以可以利用神经网络的这个特点来实现分类这一功能。论文从研究模糊自适应共振理论映射(Fuzzy Adaptive Resonance Theory Map,Fuzzy ARTMAP)神经网络出发,通过运用经过简化的Fuzzy ARTMAP分类器对心电图进行参数标注和形态分析,实现了对心电图的分类。论文主要研究成果如下:1、对Fuzzy ARTMAP分类器进行了较为深刻的动态特性分析和机理分析。包括各种参数的选取,并从几何上解释了模糊ART分类器的分类特性。2、同时对简化和改进的Fuzzy ARTMAP分类器进行了较为深刻的分析。如果只是将Fuzzy ARTMAP用于处理简单的分类工作,其结构会过于复杂。根据心电图分类的特点,运用简化和改进的ARTMAP对心电图ST段进行了分类,改进后的算法只使用一个隶属函数来计算输入向量和获胜神经元权值的相似度。最后利用两个模拟实验验证该SFAM神经网络的可行性。3、通过用不同的方法对心电图进行特征提取验证,简化和改进的分类器和传统的Fuzzy ARTMAP分类器都可以实现心电图的自动分类,且改进的分类器具有较小的时间开销。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 本课题研究意义
  • 1.2 心电信号识别技术的国内外发展现状
  • 1.3 本文主要工作
  • 第2章 心电图的特征提取及其形态分析
  • 2.1 小波变换理论
  • 2.2 小波变换检测特征点
  • 2.2.1 多孔算法及二次样条小波
  • 2.2.2 R波峰值点的检测
  • 2.2.3 特征点的检测
  • 2.3 ST段形态分析
  • 2.4 ST段形态识别方法
  • 2.5 ST形态识别结果
  • 第3章 共振理论映射分类器
  • 3.1 Fuzzy ARTMAP发展历程
  • 3.2 Fuzzy ARTMAP
  • 3.2.1 Fuzzy ARTMAP网络结构
  • 3.2.2 Fuzzy ARTMAP学习算法
  • 3.3 Fuzzy ARTMAP分类器动态特性分析
  • 3.3.1 调整参数和警戒参数的选择
  • 3.3.2 模糊ART分类器的几何解释
  • 第4章 简化的Fuzzy ARTMAP(SFAM)
  • 4.1 简化的Fuzzy ARTMAP分类器
  • 4.1.1 SFAM网络结构
  • 4.1.2 SFAM学习算法
  • 4.2 SFAM测试算法
  • 4.3 隶属函数说明
  • 4.4 模拟实验
  • 4.4.1 二维数据-579
  • 4.4.2 二维数据-双螺旋
  • 第5章 利用SFAM对心电图ST段的分类
  • 5.1 实验方法及结果分析
  • 第6章 结论和展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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