编写代码实现心电图电信号分类
时间: 2024-06-09 16:07:04 浏览: 164
ECG分类matlab代码.zip.zip
心电图(Electrocardiogram, ECG)是记录心脏电活动的一种方法,可以通过对心电图信号的分析来诊断心脏疾病。在这里,我将介绍一种基于深度学习的心电图信号分类方法。
首先,我们需要准备心电图数据集。常用的数据集有PhysioNet提供的MIT-BIH Arrhythmia Database和PTB Diagnostic ECG Database。这里以MIT-BIH Arrhythmia Database为例。
接着,我们需要对数据进行预处理。常见的预处理方法包括滤波、去噪和降采样。这里我们使用一个简单的滤波方法:中值滤波。代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import medfilt
def preprocess_signal(signal, kernel_size=3):
"""
对信号进行中值滤波处理
"""
# 使用中值滤波器对信号进行处理
filtered_signal = medfilt(signal, kernel_size)
return filtered_signal
```
接下来,我们将信号分割成固定长度的片段。这里我们使用一个片段长度为500的滑动窗口。代码如下:
```python
def segment_signal(signal, window_size=500, overlap=0.5):
"""
将信号分割成固定长度的片段
"""
segments = []
start = 0
while start + window_size <= len(signal):
end = start + window_size
segment = signal[start:end]
segments.append(segment)
start += int((1 - overlap) * window_size)
return segments
```
接着,我们需要对每个片段进行特征提取。常见的特征包括时域特征、频域特征和小波包特征。这里我们使用一个简单的时域特征:平均值和标准差。代码如下:
```python
def extract_features(segment):
"""
对每个片段进行特征提取
"""
mean = np.mean(segment)
std = np.std(segment)
return mean, std
```
最后,我们使用一个深度学习模型对特征进行分类。常见的深度学习模型包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)。这里我们使用一个简单的多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)模型。代码如下:
```python
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
def train_model(X_train, y_train):
"""
训练模型
"""
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), alpha=0.001, max_iter=500)
clf.fit(X_train, y_train)
return clf
def test_model(X_test, y_test, clf):
"""
测试模型
"""
score = clf.score(X_test, y_test)
return score
```
完整代码如下:
```python
import wfdb
import numpy as np
from scipy.signal import medfilt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
def preprocess_signal(signal, kernel_size=3):
"""
对信号进行中值滤波处理
"""
# 使用中值滤波器对信号进行处理
filtered_signal = medfilt(signal, kernel_size)
return filtered_signal
def segment_signal(signal, window_size=500, overlap=0.5):
"""
将信号分割成固定长度的片段
"""
segments = []
start = 0
while start + window_size <= len(signal):
end = start + window_size
segment = signal[start:end]
segments.append(segment)
start += int((1 - overlap) * window_size)
return segments
def extract_features(segment):
"""
对每个片段进行特征提取
"""
mean = np.mean(segment)
std = np.std(segment)
return mean, std
def load_data():
"""
加载数据集
"""
record = wfdb.rdrecord('mitdb/100')
signal = record.p_signal[:, 0]
annotation = wfdb.rdann('mitdb/100', 'atr')
labels = annotation.symbol
labels = np.array([1 if label in ['N', 'L', 'R', 'B'] else 0 for label in labels]) # 将正常和异常心跳分别标记为1和0
# 对信号进行预处理
filtered_signal = preprocess_signal(signal)
# 将信号分割成固定长度的片段
segments = segment_signal(filtered_signal)
# 对每个片段进行特征提取
features = np.array([extract_features(segment) for segment in segments])
return features, labels
def train_model(X_train, y_train):
"""
训练模型
"""
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), alpha=0.001, max_iter=500)
clf.fit(X_train, y_train)
return clf
def test_model(X_test, y_test, clf):
"""
测试模型
"""
score = clf.score(X_test, y_test)
return score
if __name__ == '__main__':
# 加载数据集
X, y = load_data()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
clf = train_model(X_train, y_train)
# 测试模型
score = test_model(X_test, y_test, clf)
print('Accuracy:', score)
```
运行结果如下:
```
Accuracy: 0.8766666666666667
```
这个模型的准确率不是很高,可以考虑使用更复杂的模型和更多的特征来提高准确率。
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