基于模糊逻辑-神经网络的室性早搏检测方法研究

本课题将神经网络（NN）、模糊逻辑（FL）和小波变换（WT）等智能计算方法综合应用于室性早搏（PVC）的实时检测，提出了一种基于自适应WT的QRS检测算法，导出了将WT与NN结合的自组织联想神经网络QRS波聚类算法，并尝试了采用分形维数的非线性QRS聚类算法，在分别探讨用NN和FL方法检测PVC的基础上设计了将FL与NN结合的PVC检测算法，并提出了一种采用混合径向基函数NN检测异位心搏的方法。研究以MIT心律失常数据库为原始数据，用专家称注为考验算法的依据。各算法在486bPC机上运行，PVC检测算法速度快，检出率和准确度均优于传统方法，可移植到动态心电分析或心律失常监护系统，实现心电图的快速分析。