【摘 要】
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心电信号(ECG)包含与人体心脏有关的大量生理和病理信息,ECG分析对一些疾病的早期诊断、治疗及预后评估等均具有重要意义.该文首先实现了改进的基于HMM的分析方法,即采用WT系
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心电信号(ECG)包含与人体心脏有关的大量生理和病理信息,ECG分析对一些疾病的早期诊断、治疗及预后评估等均具有重要意义.该文首先实现了改进的基于HMM的分析方法,即采用WT系数取代通常的LPC倒谱系数作为HMM的特征矢量,这提高了分析效果.在此基础上,创造性地提出并实现了对ECG信号进行分级分析这一新的分析方法.就是首先利用改进的基于HMM的分析方法对ECG信号进行分析,从而得到所分析的ECG信号处于哪一类;接着采用WT的方法对ECG信号进行分析,进而最终检测出ECG信号的异常波形.利用该文提出的方法,我们对AHA数据库中ECG信号的异常波形进行了检测,结果有大于99.31﹪的灵敏度,且实时性较好.这说明分级分析法是可行的.该文在ECG的计算机的自动分析上建立的方法为今后进一步深入研究打下了基础,也将使ECG的计算机的自动分析在临床上发挥更大的作用.
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