МЕДИЦИНСКАЯ ФИЗИКА

Классификация сигналов ЭКГ на основе цифровой обработки сигналов, технического выбора функций и радиочастотного классификатора

1Анас Фуад Ахмед, 2Хадил Н. Абдуллах, 1Бараа М. Албакер
1Иракский университет, факультет электротехники, http://www.aliraqia.edu.iq/
Адхамия, Багдад 6029, Ирак
2Технологический университет, электротехнический факультет, http://www.uotechnology.edu.iq/
Багдад 19006, Ирак
E-mail: anasfuad33eng@yahoo.com, 30002@uotechnology.edu.iq, baraamalbaker@ymail.com

Поступила 11 сентября 2023, рецензирована 18 сентября 2023, принята 25 сентября 2023, опубликована 15.03.2024.

Аннотация: Определение оптимальной интеграции между функциями и классификаторами оказывает существенное влияние на производительность автоматических систем диагностики сердцебиения. Актуальность этого проявляется при работе с критически важными приложениями, которые содержат устройства с ограниченными ресурсами и требуют точных и быстрых классификаторов сердцебиения, чтобы помочь врачу поставить точный и быстрый диагноз заболеваний сердца. С целью решения этой задачи в данной статье представлен новый подход к выбору оптимальных характеристик сигнала ЭКГ путем использования радиочастотного классификатора (RF), следуя методу разделения сигналов ЭКГ между пациентами и следуя инструкциям Ассоциации по развитию медицинского инструментария (The Association for the Advancement of Medical Instrumentation, AAMI). Характеристики были выбраны на основе концепции "взаимного информационного ранжирования (Mutual Information Ranking, MIR)". Представленная структура является комплексной с точки зрения эффективного выполнения всех необходимых процессов, начиная от обработки цифрового сигнала ЭКГ, сегментации, извлечения признаков, выбора признаков и заканчивая классификацией ЭКГ. Результаты экспериментов показывают, что признаки, соответствующие нормализованной ширине QRS и нормализованным интервалам RR, являются наиболее влиятельными признаками в классификации сердечного ритма. Все тесты проводились с использованием реальных сигналов ЭКГ, взятых из базы данных "MIT-BIH" (MIT-BIH-ARR-DB) по аритмиям. Предложенная схема достигла следующих показателей F1: 91.02%, 73.17% и 98.04% по классификации желудочковых эктопических комплексов (V или VEB), наджелудочковых эктопических комплексов (S или SVEB) и нормальных комплексов (N или NB), соответственно. Общая точность составила 96.26%. Несмотря на свою относительную простоту и использование небольшого количества функций, предлагаемый подход превосходит большинство известных современных решений.

Ключевые слова: взаимная информация; выбор функции; аритмия сердца; дискретное вейвлет-преобразование; классификация ЭКГ; радиочастотный классификатор

УДК 53.075.8:57.043

РЭНСИТ, 2023, 16(1):53-66 DOI: 10.17725/rensit.2024.16.053

Полнотекстовая электронная версия статьи – на вебсайтах http://elibrary.ru и http://rensit.ru/vypuski/article/536/16(1)53-66.pdf