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A Novel Approach to ECG Classification based upon Two-Layered HMMs in Body Sensor Networks。
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资源说明：本篇文章介绍了在体感网络中使用两层隐马尔科夫模型(HMMs)对心电图(ECG)信号进行分类的一种新颖方法。该方法旨在监测和分类患者在自由生活环境中动态活动时的心电图信号，而不同于传统的仅限于患者静息状态下在医院床上进行ECG信号采集和处理的技术。
在介绍ECG信号处理和分类方法之前，文章首先指出了本研究的动机和背景。众所周知，心电图是诊断心血管疾病的关键工具。随着无线体感网络技术的发展，越来越多的研究者开始致力于如何更有效地利用这些技术来进行心电图数据的采集、传输和分析。因此，本文提出的基于两层HMMs的ECG分类算法不仅考虑到了实时心律异常检测的需求，同时也优化了处理过程中的计算效率。
在ECG预处理方面，作者提出了使用一种名为积分系数带阻(ICBS)滤波器的方法，该滤波器可以避免复杂的浮点计算，从而提高处理速度。这种预处理方法对原始ECG信号进行初步清洗，以减少后续处理中的干扰，确保数据质量。
接下来，文章详细介绍了两层HMMs在ECG特征提取和分类中的应用。在第一层HMM中，通过专家注释辅助的Baum-Welch算法，将周期性的ECG波形分割成多个部分，包括ISO间隔、P波、QRS复合体和T波。这些部分代表了ECG信号中的主要特征点，它们是区分不同ECG类别的重要依据。通过这种分割，能够清晰地提取出心电活动的关键信息，为分类提供了坚实的基础。
在第二层HMM中，选取与上述波形部分相对应的间隔特征，并利用这些特征将ECG信号分类为正常类型或异常类型，比如室性期前收缩(PVC)和房性期前收缩(APC)。这种层次化的模型结构能够更加精细地处理ECG信号，识别出不同的心电模式，从而为临床诊断提供更准确的数据支持。
此外，为了验证该算法在异常信号检测方面的有效性，研究人员开发了一个ECG体感网络平台。该平台能够实时收集、传输、显示ECG信号，并进行相应的分类。这种基于体感网络的实时监测系统不仅提高了心脏事件检测的时效性，也为患者提供了一种便捷且连续的健康监测手段。
文章最后指出，作者团队已经对该算法进行了实验验证，结果表明本方法在准确性和实时性方面都有很好的表现。这种基于两层HMMs的ECG分类方法有望在未来的临床实践中得到应用，为心脏病的早期诊断和预防提供新的技术手段。
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