李灯熬，白雁飞，赵菊敏

（太原理工大学 信息工程学院，山西 太原 030024）

基于隐马尔科夫模型的J波自动识别检测*

李灯熬，白雁飞，赵菊敏

（太原理工大学 信息工程学院，山西 太原 030024）

J波检测在临床上可以作为判定某些心脏病的一种非创性的标记手段。主要定义了5个精确反映J波特性的特征向量，包括3个时域特征向量和两个基于小波的特征向量，并使用主成分分析减少特征向量的维数，作为分类器的输入。利用这些特征向量训练隐马尔可夫模型作为分类器，输出最终的判定结果。结果表明，提出的方法提供了93.8%的平均准确度、94.2%的平均敏感性、93.3%的平均特异性和93.4%的平均阳性预测值，揭示了很高的评价标准，表明该方法有能力准确地检测识别J波，并且可以利用该方法检测心电图中的其他病变波形。

J波自动检测；心电图；特征提取；主成分分析；隐马尔可夫模型

0 引言

J波是一种低幅、高频的变异波形，往往出现在早期复极化综合征和Brugada综合征病人的心电图中，容易导致心率失常和猝死。在最近几年中，针对J波的意义进行了大量研究，J波研究在医电信号领域展现出了新的热点。J波是出现在心电图中QRS波群下降支终点的一个凹口或顿挫[1]。在心电图中 QRS波群和ST段之间的连接处称为J点，J点抬高就会触发J波。标准定义为：当 J点和/或 ST段从基线抬高至少 0.1 mV，持续时间达到 20 ms形成的尖峰、驼峰、圆顶形态的波形称为 J波[2]。

J波与J波综合征有着紧密的联系，J波综合征包括早期复极综合征、特发性室颤和Brugada综合征，这3种综合征有许多共同心电图特征[3]。……