12导联HF-ECG特征提取与聚类算法研究

"这篇论文研究了12导联高频心电信号（HF-ECG）的特征提取和聚类方法，特别关注心肌梗死（MI）的诊断。作者提出了一种结合二维主分量判别法（2D-PCA）和基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法的新型计算机自动化方法。" 在心电图（ECG）分析中，12导联系统被广泛用于捕捉心脏不同部位的电生理活动，以帮助诊断心脏疾病。高频心电信号（HF-ECG）提供了比常规心电信号更多的细节信息，尤其是在检测微小的心脏异常方面。本研究聚焦于MI患者的心电特征，包括健康信号、早期MI、急性期MI和近期MI四种类型。 2D-PCA是一种特征提取技术，它通过分析数据的二维投影，减少数据的维度同时保留主要信息。在12导联HF-ECG中，2D-PCA能够将复杂的信号融合成更易于理解和分析的特征向量，有助于揭示不同心电状态之间的差异。 传统的K-means聚类算法在处理复杂数据集时可能遇到困难，如聚类中心初始化敏感、易陷入局部最优等。因此，论文提出了一种基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means算法。遗传算法模仿生物进化过程，用于搜索全局最优解，而模拟退火算法则能避免早熟收敛，两者结合提高了聚类的精度和稳定性。通过对特征值的加权，该算法能更好地反映HF-ECG的特性，从而实现更准确的分类。 实验结果表明，提出的聚类算法在平均分类精度上优于标准K-means算法，证明了其在12导联HF-ECG信号聚类的有效性。这为MI的自动识别和诊断提供了新的工具，对于提升医疗诊断效率和准确性具有重要意义。 关键词涉及到的心电信号处理技术，包括聚类分析、特征提取方法（2D-PCA）、优化算法（遗传算法和模拟退火）以及K-means聚类，都是在生物医学信号处理领域的重要研究方向。这些技术的应用不仅限于MI的诊断，还可以推广到其他心律失常和心脏疾病的分析中。 这项研究为HF-ECG的分析提供了一个创新且高效的框架，它利用先进的数据处理技术来提升心脏疾病的诊断水平，对于未来的心电图分析和临床实践具有积极的指导价值。