使用形態與心跳區間長度特徵之心律不整心跳自動分類技術

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題名:	使用形態與心跳區間長度特徵之心律不整心跳自動分類技術
作者:	楊竣閔林俊成
貢獻者:	電機工程系
關鍵詞:	心律不整小波分析心跳分類心電圖
日期:	2012
上傳時間:	2013-08-02 13:43:18 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	本論文的主要目的是發展一個心律不整心跳的自動化分類系統，包括心電圖訊號的預處理、特徵值的擷取以及心跳的分類。心電圖訊號的預處理是分別使用低通濾波器與兩個中值濾波器來消除心電圖訊號的高頻雜訊與移除基線飄移。特徵值的擷取則包括RR區間長度特徵值、基於小波轉換以及基於有限脈衝響應(finite impulse response, FIR)預測模型的形態特徵值。RR區間特徵值也更進一步進行正規化與特徵值領域轉換的處理。心跳的分類則是使用線性判別分類法將心跳分成三個群組，分別是正常對照組(normal, N)群組、上心室(supraventricular, S)群組、以及心室(ventricular, V)群組。本論文使用MIT-BIH心律不整資料庫所提供的心跳訊號來訓練與測試心跳分類系統的性能。本論文的實驗結果顯示對於N群組的靈敏度與陽性預測值分別可達到93.1%與99.1%；對於S群組的靈敏度以及陽性預測值則分別可達到88.4%與37.5%；對於V群組的靈敏度以及陽性預測值則分別可達到85.9%與81.2%，整體的正確率可以達到92.4%。
顯示於類別:	[電機工程系(所)] 【電機工程系所】博碩士論文

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