67、基于心率变异性的心脏疾病预测与多米诺CMOS逻辑多路复用器设计

基于心率变异性的心脏疾病预测与多米诺CMOS逻辑多路复用器设计

基于心率变异性预测心脏疾病

在心脏疾病的研究中，心率变异性（HRV）信号的分析对于预测突发心脏死亡（SCD）等疾病具有重要意义。

1. HRV信号预处理
   从数据库获取的HRV信号可能包含伪影，如异位峰、额外心跳、漏跳等。为了去除这些伪影，采用了中值滤波结合阈值的方法。具体步骤如下：

   • 对特定类别的HRV信号进行中值滤波。
   • 计算校正后HRV信号的局部平均值，并将该平均值的20%作为阈值限制。
   • 如果任何RR间隔值大于局部平均值加上阈值限制，则被视为伪影。
   • 如果任何RR间隔值小于局部平均值减去阈值限制，则被视为伪影。
   • 使用三次样条插值替换识别出的伪影。

2. HRV特征提取与选择
   从校正后的HRV信号中提取了35个特征，包括12个时域特征、16个频域特征和7个非线性特征。特征选择是选择更相关特征并删除无关特征的过程，它可以提高精度并降低时间复杂度。本研究采用基于互信息和相关系数（CCMI）的特征选择方法，以从评估标准中去除更多重复数据。

类别	平均RR（ms）	SDNN（ms）	平均HR（次/分钟）	SD HR（次/分钟）