基于多特征融合的J波分类模型

摘要：

J波是心电图上出现的一种异常变异.应用计算机实现J波自动分类对J波疾病的临床诊断有着重要意义.基于时频域和相空间两个分析角度,一方面使用调Q小波变换(Tunable Q Wavelet Transform,TQWT)和高阶累积量挖掘信号时频域的细节特性;另一方面应用递归图(Recurrence plot,RP)评估心脏系统递归点的发生状态.两类特征降维后并行融合于改进的AdaBoost分类器实现正常、良性J波和恶性J波分类.结果显示,设计的J波多分类算法平均准确度约达到79％,可以用于J波良、恶性辅助诊断.

关键词：J波分类、特征提取、核主成分分析、压缩感知、AdaBoost分类器

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61371062;山西省国际科技合作项目201603D421014

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：111-115