基于机器学习的心电特征可解释性分析

来源 :中国医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fengjintao1111
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目的:本研究旨在将ECG原始数据高保真、高通量的转化为便于进行挖掘的特征数据,并进行筛选,以提升ECG的量化分析能力。本文选取我国北方典型城市沈阳为研究地区,研究心电信号多维度特征,验证特征有效性并进行可解释性分析。方法:通过SQL Server搭建数据库;构造包括基本统计特征、时域特征、信号因子特征、高阶过零分析、频域特征、空间域特征、非线性特征、相邻电位共生矩阵特征、宏观特征在内的9种特征共455个,通过相关性分析和Lasso回归进行特征选择;采用支持向量机、随机森林、K最近邻分类器、Adaboost、逻辑回归作为分类器,设计了实验(1)ST-T改变、(2)右束支阻滞、(3)房性早搏、(4)室性早搏、(5)房室传导阻滞、(6)左心室肥大、(7)心肌梗死7种心血管疾病分类识别。结果:数据来源为中国医科大学附属第一医院心电图科室,共计625392例心电图数据。构建的数据库包括22个数据表,将心血管疾病分为12大类,491小类,用于后续的心电信号特征提取;分类结果显示:实验一,患者年龄,a VL电位最大值等特征性能高,使用随机森林分类效果最好,正确率可达93.9%;实验二,V1导联脉冲因子,V1导联峰度等特征性能高,使用随机森林分类效果最好,正确率可达98.6%;实验三,I导联伸长率,患者年龄等特征性能高,使用随机森林分类效果最好,正确率可达99.2%;实验四,I导联伸长率,a VL导联线长等特征性能高,使用逻辑回归分类效果最好,正确率可达98.9%;实验五,V1导联波形因子,III导联能量等特征性能高,使用逻辑回归分类效果最好,正确率可达96.2%;实验六,V4导联熵值,V4导联峰度因子等特征性能高,使用随机森林分类效果最好,正确率可达99.4%;实验七,III导联能量,V3导联均衡性等特征性能高,使用随机森林分类效果最好,正确率可达93.9%。结论:本研究提取了多维心电特征,引入宏观特征,经过筛选验证,分类效果好,验证了特征有效性,且对特征进行了医学意义和统计学意义的解释性分析。本文的心电自动诊断成果为后续研究提供借鉴和参考。
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