王瑞荣 余小庆 王 敏 叶 杨

1(杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院，杭州 310018)2(杭州红十字会医院骨科，杭州 310003)3(杭州红十字会医院医务科，杭州 310003)

基于极限学习机的室性早搏判别算法的实现

王瑞荣1*余小庆1王 敏2叶 杨3

1(杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院，杭州 310018)2(杭州红十字会医院骨科，杭州 310003)3(杭州红十字会医院医务科，杭州 310003)

室性早搏是常见的心律异常疾病，给人的生命带来威胁，准确的心律异常诊断对于帮助人们预防心血管疾病起到重要的作用。以MIT-BIH心律异常数据库中的数据作为分析对象，提出一种基于极限学习机算法的诊断方法，主要包括信号预处理、特征提取和分类，实现心电信号室性早搏异常的判别。采用小波变换结合形态学算法，对信号进行预处理，去除干扰，得到纯净的心电信号。通过K-means聚类算法提取QRS波群等特征参数，根据这些参数建立正常窦性心律和室性早搏的正样本和预测样本，再结合极限学习机分类器进行样本训练匹配和分类识别。选取1 260个周期信号进行实验，结果表明，该算法能准确诊断出室性早搏异常，最终阳性平均检测率达到95%，平均灵敏度达到96%。该算法相比其他算法，在识别精度相当的情况下，可极大提高算法的实时性，具有很高的研究价值，同时在移动医疗和临床医疗方面也具有一定的实用价值。

极限学习机；室性早搏；心电信号；MIT-BIH

引言

心血管疾病突发性高，且致死致残率极高，每年死于心脏病突发的人数占了总死亡人数的1/3。……