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| 基于多路可视图的健康与心梗患者心电图信号复杂网络识别 | |
| 作者姓名： | 马志怡 杨小冬 何爱军 马璐 王俊 |
| 作者单位： | 中国矿业大学计算机科学与技术学院;南京大学电子科学与工程学院;中国矿业大学信息与控制工程学院;宿州职业技术学院;南京邮电大学地理与生物信息学院 |
| 基金项目： | 徐州市重点研发计划(社会发展)(批准号:KC21304);国家自然科学基金(批准号:61772532,61876186)资助的课题. |
| 摘 要： | 可视图(visibility graph, VG)算法已被证明是将时间序列转换为复杂网络的简单且高效的方法,其构成的复杂网络在拓扑结构中继承了原始时间序列的动力学特性.目前,单维时间序列的可视图分析已趋于成熟,但应用于复杂系统时,单变量往往无法描述系统的全局特征.本文提出一种新的多元时间序列分析方法,将心梗和健康人的12导联心电图(electrocardiograph, ECG)信号转换为多路可视图,以每个导联为一个节点,两个导联构成可视图的层间互信息为连边权重,将其映射到复杂网络.由于不同人群的全连通网络表现为完全相同的拓扑结构,无法唯一表征不同个体的动力学特征,根据层间互信息大小重构网络,提取权重度和加权聚类系数,实现对不同人群12导联ECG信号的识别.为判断序列长度对识别效果的影响,引入多尺度权重度分布熵.由于健康受试者拥有更高的平均权重度和平均加权聚类系数,其映射网络表现为更加规则的结构、更高的复杂性和连接性,可以与心梗患者进行区分,两个参数的识别准确率均达到93.3%. |
| 关 键 词： | 心肌梗塞 多元时间序列 多路可视图 复杂网络 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |