利用特征提取与人工神经网络对心血管疾病分类的研究

"基于特征提取和人工神经网络的心血管疾病分类" 本文是发表在《生物科学与医学》期刊2017年第5期的一篇研究论文，作者包括Shalin Savalia、Eder Acosta和Vahid Emamian，来自美国圣玛丽大学电气工程系。该研究利用心电图（ECG）信号识别心血管疾病，并通过特征提取和人工神经网络（ANN）进行分类。 心电图是一种记录心脏电生理活动的重要工具，其信号包含了心脏健康状态的关键信息。研究中，研究人员使用MATLAB的信号处理和神经网络工具箱来分析ECG信号。他们首先从Physiobank数据库下载了ECG数据，这是一个广泛使用的公开数据库，用于生物医学信号的研究。 为了提高分类准确性，研究者采用了神经网络（NN）与模式识别工具结合的方法。在训练和测试过程中，这些工具能够帮助区分正常和异常的ECG信号。特征提取是这一过程的关键步骤，它涉及到从ECG信号中提取有意义的参数，如RR间隔，这是两个连续心跳间的时间间隔，可用于计算心率。此外，QRS复合体，是ECG波形中的一个关键部分，用于检测房室传导问题，如一度和二度房室传导阻滞。 在处理ECG信号时，由于信号常常受到噪声干扰，因此应用了信号处理技术来消除噪声，以确保后续分析的准确性。通过对RR间隔的计算和对QRS复合体的分析，研究者成功地区分了正常心电图和异常心电图，并能识别出特定的心脏疾病，如心动过速、心动过缓等。 这项研究的结果表明，结合特征提取和人工神经网络的方法在心血管疾病的诊断和分类中具有较高的潜力，为临床实践提供了有力的辅助工具。通过这种方法，可以更有效地检测和区分不同类型的心脏病，从而促进早期诊断和治疗，改善患者预后。 该研究揭示了ECG信号处理和人工神经网络在心血管疾病诊断中的应用，强调了特征提取的重要性，并展示了MATLAB作为强大工具在生物医学信号分析中的作用。这项工作为未来的心脏病识别和预防策略提供了理论基础和技术支持。