22、心室心律失常判别与高效特征选择技术解析

心室心律失常判别与高效特征选择技术解析

心室心律失常判别：基于NEWFM的方法

心室颤动（VF）是一种严重的心律失常，表现为心室快速、异常且无效的收缩，通常在一次收缩期内结束。几分钟到几天内的VF可能导致心脏性猝死，院外发生VF的患者生存概率在2% - 25%之间。

为了实现对正常窦性心律（NSR）、心室颤动（VF）和室性心动过速（VT）的自动检测，提出了一种使用加权隶属函数神经网络（NEWFM）和非重叠区域分布测量方法的方案。该方案将傅里叶变换（FT）和概率密度函数（PDF）处理结果作为共同输入特征，提取最少数量的输入特征，每个特征构建一个可解释的模糊隶属函数。

ECG信号预处理

• 滤波变换 ：NEWFM采用了特定的滤波变换，其过程包含一个滤波函数文件，具体步骤如下：
  1. 从信号中去除信号的平均值。
  2. 应用移动平均滤波器以去除高频噪声。
  3. 进行漂移抑制，去除非心脏产生、来自外部源的缓慢信号变化。
  4. 使用截止频率为30Hz的巴特沃斯滤波器消除高于30Hz的频率，这些频率在模拟中似乎无关紧要。通过应用此滤波过程，可以合理模拟除颤器的信号采集行为。
• 概率密度函数（PDF）变换 ：该PDF处理基于对相同基线心律信号的幅度分布进行采样。NSR、VT和VF节律信号具有不同的概率密度曲线。在曲线的Y坐标上有八个范围，如[0,0.5]、[0.5,1]等。统计每个范围内Y坐标的数量，然后计算每个范围的平均值。同时，统计[0.5,