Inter-Patient ECG Heartbeat Classification with Temporal VCG Optimized by PSO.
Inter-Patient ECG Heartbeat Classification with Temporal VCG Optimized by PSO.
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DOI：
10.1038/s41598-017-09837-3
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发表时间：
2017-09-05
影响因子：
4.6
通讯作者：
Luz E
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Garcia G;Moreira G;Menotti D;Luz E
对心律失常进行分类对于人类来说是一项艰巨的任务，并且非常需要自动化这项任务。然而，当考虑患者间范例时，通过心电图 (ECG) 信号进行全自动心律失常分类是一项具有挑战性的任务。对于患者间范例，分类器根据未知受试者的信号进行评估，类似于现实世界的场景。在这项工作中，我们探索了一种基于心向量图（VCG）的新型心电图表示，称为时间心向量图（TVCG），以及用于特征提取的复杂网络。我们还微调 SVM 分类器并使用粒子群优化 (PSO) 算法执行特征选择。患者间范式的结果表明，所提出的方法取得了与 MIT-BIH 数据库中最先进的结果相当的结果（室上性异位搏动 (S) 类的阳性预测 (+P) 为 53%，室性异位搏动 (V) 类的敏感性 (Se) 为 87.3%），TVCG 是心跳的更丰富的表示，并且它可用于涉及心脏信号和模式识别的问题。
Classifying arrhythmias can be a tough task for a human being and automating this task is highly desirable. Nevertheless fully automatic arrhythmia classification through Electrocardiogram (ECG) signals is a challenging task when the inter-patient paradigm is considered. For the inter-patient paradigm, classifiers are evaluated on signals of unknown subjects, resembling the real world scenario. In this work, we explore a novel ECG representation based on vectorcardiogram (VCG), called temporal vectorcardiogram (TVCG), along with a complex network for feature extraction. We also fine-tune the SVM classifier and perform feature selection with a particle swarm optimization (PSO) algorithm. Results for the inter-patient paradigm show that the proposed method achieves the results comparable to state-of-the-art in MIT-BIH database (53% of Positive predictive (+P) for the Supraventricular ectopic beat (S) class and 87.3% of Sensitivity (Se) for the Ventricular ectopic beat (V) class) that TVCG is a richer representation of the heartbeat and that it could be useful for problems involving the cardiac signal and pattern recognition.
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影响因子：
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作者：
Lin, Chun-Cheng;Yang, Chun-Min
通讯作者：
Yang, Chun-Min
影响因子：
--
作者：
Chen, Huan;Cheng, Bo-Chao;Kuo, Ting-Chun
通讯作者：
Kuo, Ting-Chun
影响因子：
4.6
作者：
Mar, Tanis;Zaunseder, Sebastian;Poll, Ruediger
通讯作者：
Poll, Ruediger
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3.9
作者：
Huang H;Liu J;Zhu Q;Wang R;Hu G
通讯作者：
Hu G
影响因子：
64.8
作者：
Ivanov, PC;Amaral, LAN;Stanley, HE
通讯作者：
Stanley, HE