10、基于遗传模糊逻辑的心律失常分类系统

基于遗传模糊逻辑的心律失常分类系统

1 引言

近年来，机器学习方法在众多科技领域产生了重要影响，其快速发展为提升决策质量带来了机遇。在医学研究领域，人们对这些方法充满信心，因为它们能通过经验和自我学习解决诸多问题，如心律失常的分类与诊断。因此，基于机器学习方法的决策支持系统（DSS）在医学领域，尤其是诊断需要大量知识和经验时，成为了一种必要工具。DSS 不仅能节省时间，实现快速高效的行动，还具备人类智能的推理、评估、学习等多种技能，能保证专家决策的中立性、客观性和质量，也便于专家之间的交流。

一些心血管心律失常，如室性心动过速和心室颤动，可能会意外导致心脏骤停，多数情况下会引发猝死。统计显示，心血管心律失常是全球主要死因之一。这些心律失常由心脏功能异常引起，与不健康的饮食习惯、缺乏运动、高压力、家族病史、年龄等因素有关。依靠心电图（ECG）信号所反映的心脏电活动，是对这些心律失常进行适当治疗的一种途径。尽管医疗仪器技术不断发展，但 ECG 信号仍是心脏病学中的重要检查手段。然而，其手动分析由于持续时间长（24 - 48 小时），需要仔细检查。因此，心脏病专家希望借助 DSS 对心律失常进行分类。相关文献表明，DSS 在心脏病学中的应用效果优于手动操作。但如今，开发、验证和实施此类医疗系统，对计算机科学、信号处理和医学领域的当前研究而言是一项挑战。为确保 DSS 结果响应的准确性和速度，需要对输入假设和机器学习方法进行优化调整。

本文旨在提高基于 DSS 的心律失常分类的准确性。构建 DSS 常用的机器学习方法有神经网络、模糊逻辑控制器（FLC）、支持向量机、递归神经网络、k - 最近邻、遗传算法（GA）、决策树、聚类算法等。

近年来，受人类神经系统启发的神经网络常用于