采用基于密度加权和偏好信息的K均值聚类的胸阻抗信号自动检测算法

摘要：

为了自动识别胸阻抗(TransThoracic Impedance, TTI)信号中的按压和通气波形，完成相关重要参数的计算，从而实现对心肺复苏质量的监测评估，该文提出一种基于密度加权与偏好信息的胸阻抗信号自动检测算法。该方法针对实验采集的猪的电诱导心脏骤停模型 TTI 信号，通过预处理和多分辨率窗口搜索法完成潜在按压和通气波形的标记；接着，提取每个标记波形的宽度、幅值以及相邻波形特征差作为特征，并按标记波形宽度对信号进行分段；之后，再对信号进行小波分解，提取其小波系数每段的能量与原始波形幅值之比作为特征；最后采用基于密度加权与偏好信息的K均值聚类分析法对标记的波形进行分类识别。实验结果表明，该算法对TTI信号中按压波形和波形分析识别的正确率和敏感度均较高，鲁棒性好，且运行时间(0.43 s±0.07 s)满足实时性要求。

关键词：自动识别、胸阻抗、K均值、密度加权、偏好信息

分类号：TP391.4;R318.04(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61108086;重庆市自然科学基金CSTC2011BB5066, CSTC2012jjA0612;重庆市科技攻关计划项目CSTC2012gg-yyjs0572;中央高校基金CDJZR10160003, CDJZR13160008;军队博士后基金和重庆市博士后基金

在线出版日期：2015-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：824-829