数据知识化心电辅助诊断算法：基于小波变换与聚类分析

“心电信号在线数据知识化辅助诊断算法研究，由葛耀峥、林泽涛、陶国良在浙江大学进行，旨在解决心电监护与诊断中的数据处理问题，通过数据知识化的方法提高诊断效率和准确性。算法运用了小波变换、聚类分析等技术，实现了对QRS波、P波、T波的有效检测和分类，适用于大数据量的心电图分析。在MIT-BIH标准心电数据库上验证，检出率超过95%，证明了算法在心律失常分析上的有效性。” 本文主要探讨的是一个创新的心电图（ECG）辅助诊断算法，针对心电监护与诊断过程中遇到的数据量大、准确性和快速性要求高的挑战。研究团队来自浙江大学的流体传动及控制国家重点实验室。该算法的核心是数据知识化，通过一系列步骤，包括数据识别、冗余处理、转换和提取，提升心电信号的处理效率和诊断质量。 在数据处理阶段，算法充分利用了小波变换的多分辨率特性和优秀的抗干扰能力。小波变换能有效地分析非平稳信号，如心电信号，有助于精确检测QRS波、P波和T波，这三个波形是心电图中关键的生理标志，分别代表心脏的兴奋开始、心室收缩和心室复极化。通过小波变换，算法可以增强这些波形的特征，提高检测的准确性。 接下来，算法采用了聚类分析来对QRS波形进行分类。聚类分析是一种无监督学习方法，能够在没有预先标签的情况下，根据数据本身的相似性进行分组。在心电信号的背景下，这有助于识别不同形态的QRS波，区分正常心搏和异常心搏，对于识别不同类型的心律失常至关重要。 此外，算法还结合了单搏诊断、串诊断和多参数综合分析。单搏诊断关注每一心跳的独立分析，而串诊断则考虑连续心跳的模式，这种结合确保了对瞬时和持续性心律失常的全面评估。多参数综合分析则引入了其他生理参数，如心率变异性、时间间隔等，以提供更全面的诊断依据。 通过在MIT-BIH标准心电数据库上进行测试，并对比心电专家确诊的心律失常数据，算法的检出率达到了95%以上，显示出其在心律失常分析方面的高效性和可靠性。这表明，该算法对于部分心律失常的诊断具有较高的准确性和实用性，有望在实际临床应用中发挥重要作用，提高心电图诊断的效率和精度。