孙荣荣
- 作品数：6 被引量：17H指数：3
- 供职机构：复旦大学信息科学与工程学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划上海市教育委员会重点学科基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于RR间期差符号序列预测房颤终止被引量：8
- 2009年
- 提出了基于RR间期差符号序列预测房颤自发终止的方法。先由房颤信号的RR间期序列求得RR间期差序列,基于阈值将RR间期差转换为符号序列。将符号序列的复杂度和子串长度概率分布的香农熵作为房颤信号特征,采用模糊支持向量机来预测房颤终止,其中模糊隶属度是在特征空间中计算的并可由核函数表示。通过由Holter心电信号组成的房颤数据库来评价本方法预测房颤终止的准确率,数据库包括一个训练集和两个测试集(A和B)。实验结果表明本方法可正确预测100%的测试集A和95%的测试集B,具有通过Holter心电信号预测房颤自发终止的能力。
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- 关键词：房颤模糊支持向量机
- 基于相空间形状分析预测房颤终止
- 2007年
- 识别和描述房颤有可能自发终止还是持续,不仅可以更好地了解心律不齐发作和终止的机制,还可以更有效地治疗持续房颤。本文从非线性角度提取房颤信号特征并预测其能否自发终止。先重建心电信号的相空间,获取相空间中指定庞加莱截面上的点,然后基于形状分析提取刻画庞加莱面上相似点对相对数量的参数ρ,最后基于ρ来分类非终止房颤和可终止房颤。实验研究了一个由Holter心电信号组成的包括训练集和测试集的房颤数据库,结果表明:本文提出的特征参数ρ可正确分类90%的测试集。可见,该方法能从Holter心电信号有效地预测房颤的自发终止。
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- 关键词：房颤心电信号
- 基于RR间期的非线性特征预测房颤终止被引量：3
- 2008年
- 识别和描述房颤有可能自发终止或持续,不仅可以更好地了解心律不齐终止的机制,还可以更有效地治疗持续房颤。本研究从两种非线性分析的角度提取房颤信号RR间期的特征,并预测房颤是否能自发终止。一是计算心电信号RR间期序列的Lempel-Ziv复杂度,二是基于符号动力学将RR间期序列转换成符号串,对符号串编码得到符号码,计算各符号码的发生概率,取符号码110的发生概率和符号码发生概率的香农熵作为RR间期序列的特征参数。基于从RR间期提取的上述三个非线性参数,建立模糊分类器来预测房颤是否能终止。实验研究了一个由Holter心电信号组成的房颤数据库,它包括一个训练集和两个测试集(A和B)。结果表明:本方法可正确分类90%的测试集A和80%的测试集B,和以前方法相比,预测房颤终止的准确率提高了约10%。可见,本方法对Holter心电信号预测房颤的自发终止是有效的。
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- 关键词：房颤RR间期
- 基于相空间分析的心律失常检测被引量：1
- 2008年
- 通过心电信号分析区分心脏的不同病态,对自动体外除颤器等治疗心律失常的设备至关重要。基于相空间分析可以有效地检测心律失常:先重构心电信号的相空间;然后从几何和信息论的角度计算重构相空间中点的密度分布熵,作为下一步分类的特征;最后用以马氏距离为度量标准的最近邻法对窦性、室上速、房扑和房颤信号进行分类。为评价本算法检测心律失常的敏感性、特异性和准确率,分别对MIT-BIH的arrhythmias数据库和犬心外膜数据库进行实验研究。结果表明:本方法计算简单,能快速准确地检测窦性、室上速、房扑和房颤信号,有望应用于治疗心律失常的自动装置。
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- 关键词：心律失常相空间重构非线性
- 房性心律失常识别和房颤自发终止预测研究
- 心电信号是心脏兴奋的发生、传播和恢复过程的客观指标。通过分析心电信号自动区分不同类别的心律失常,对自动除颤器等治疗心律失常的设备至关重要。但是目前的大多数方法只提取单个特征参数,识别的错误率较高。而基于多参数的方法虽然其...
- 孙荣荣
- 关键词：心电信号房性心律失常模式识别
- 基于灰色关联度k-近邻法的房性心律失常识别被引量：5
- 2007年
- 目的研究用灰色理论的灰色关联度结合k-近邻法快速准确地识别窦性、房扑和房颤信号。方法将心电信号分成训练集和测试集,首先用多尺度小波将心电信号变换到时频域,然后提取小波系数矩阵的奇异值作为信号的特征向量,将所有训练样本的特征向量作为标准模板,求出测试样本特征向量与标准模板之间的灰关联系数,最后结合k-近邻法对测试样本做出判断。分别用MIT-BIH心律失常数据库和犬心外膜信号数据库来评价提出的基于灰关联度的k-近邻法识别心律失常信号的特异性、敏感性和准确率。结果实验结果表明:和常规灰关联度法、常规k-近邻法、BP神经网络相比,本方法对窦性、房扑和房颤信号有较好的识别性能,且具有识别速度快的优点。结论本方法不需要大量的训练样本,计算简单,能较准确快速地识别窦性、房扑和房颤信号,有望应用于治疗心律失常的可植入装置。
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- 关键词：房性心律失常小波变换奇异值分解灰关联K-近邻法
