基于優(yōu)化自適應模型的心律失常輔助診斷方法

摘要： 針對心律失常診斷算法中存在的不平衡數(shù)據(jù)集診斷準確率及陽性預測值較低的問題，提出一種基于優(yōu)化自適應模型的心律失常輔助診斷方法；提取心電信號的77維特征并將其融合，使用融合特征訓練診斷模型，同時利用改進的粒子群算法優(yōu)化自適應模型參數(shù)；采用優(yōu)化模型對MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫進行診斷實驗并與現(xiàn)有方法進行對比。結果表明，本文所提方法在測試數(shù)據(jù)集的診斷準確率達到98.2%,正?；蚴?.. （共9頁）