李 勇， 秦彩杰

（三明学院信息工程学院，福建三明365004）

冠心病是由冠状动脉器质性狭窄或阻塞引起的心肌缺血缺氧或心肌坏死的心脏病[1].冠心病具有较高的发病率和致死率，并呈现年轻化趋势，现已成为全球范围内威胁人类生命和健康的高危病种.因此早期的筛查诊断对于冠心病的有效治疗非常关键[2].常用的冠心病临床检测方法包括心电图检测（常规心电图、运动负荷心电图、动态心电图等），生化检测，超声检测，多排的螺旋CT，冠脉造影等[3].其中冠脉造影是全球医学界公认的诊断冠心病的“金标准”，但其检测费用昂贵，是一种有创诊断技术，且具有副作用[4].而其他一些常用的冠心病诊断技术受到费用、技术条件以及主观依赖检查者的经验等方面的局限[5].近年来，越来越多的研究热度集中在利用机器学习的方法探究与冠心病相关的危险因素，以及通过无创无损的方式进行冠心病的早期诊断筛查.

Patidar等[6]基于心率信号，采用最小二乘支持向量机检测冠心病，算法取得了较好的分类性能.Sridhar等[7]从心电信号中提取特征，经过离散小波变换和排序筛选后，输入到机器学习分类模型中，实验结果取得了较高的分类精度.Wiharto等[8]提出了采用C4.5决策树模型结合临床结果的冠心病分类方法.Liliana等[9]采用集成学习模型，通过SPECT图像对冠心病进行分类，获得了优于单一分类器的实验结果.Acharya等[10]提出了基于心电信号的卷积神经网络模型，实验结果表明该算……