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.
作者：王瑞荣；余小庆；王敏；叶杨
来源：中国生物医学工程学报 2017 年 36卷 2期
