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基于ANFIS的心律失常辅助诊断模型研究

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【英文题名】	The Research of Assistant Diagnosis Model for Arrhythmia Based on ANIFS
【作者】	李胜蓝;
【导师】	徐一新;
【学位授予单位】	复旦大学;
【学科专业名称】	生物医学工程
【学位年度】	2009
【论文级别】	硕士
【网络出版投稿人】	复旦大学
【网络出版投稿时间】	2011-10-31
【关键词】	自适应神经模糊推理系统(ANFIS); 心搏自动分类; 心律失常诊断; 心电图分析;
【英文关键词】	Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS); Automatic Heartbeat Classification; Arrhythmia Diagnosis; ECG analysis;
【中文摘要】	动态心电图是诊断心律失常的一种重要检测手段,它具有实用、高效、无创、安全、准确和可重复性强的特点,已在临床诊断和医学研究领域得到广泛应用。然而,传统的人工诊断方法受到各方面的限制,比如由于心电数据量庞大而降低了诊断速度,由于医生专业知识和临床经验的差异也可能会出现误诊或漏诊等,所以有必要实现心电图的计算机辅助诊断。随着计算机技术和人工智能技术的发展,心电图辅助诊断日益成为人们的研究热点,它的实现有利于心脏疾病的早期诊断,从而能挽救人们的生命、提高病人生活质量,减少心律失常所带来的社会负担和经济负担。本课题的主要任务是构建心律失常辅助诊断模型,实现心搏自动分类。本模型首先对心电数据进行预处理和特征变量提取,从QRS波群和心电向量图中提取出9个特征变量,然后根据自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)的原理,重点确定基于多模型的ANFIS辅助诊断模型的训练策略和诊断策略。最后从两方面对模型进行评价,一方面,通过使用不同训练数据集训练模型,分析不同训练数据集对模型诊断结果的影响；另一方面,将模型和K最近邻规则(Kth nearest...
【英文摘要】	The most common way to diagnose arrhythmia is the ECG signal analysis. With the characteristics of practicality, high-efficiency, non-invasiveness, safety, accuracy and reproducibility, ambulatory electrocardiography (AECG, Holter) is widely used in clinical diagnosis and medical research. However, the traditional manual diagnostic method based on ECG is limited by many aspects. Take the following for example, it consumes time for its huge amount of ECG data; misdiagnosis or missed diagnosis may happen betw...
【更新日期】	2011-12-21

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