识别单导心电图（ECG）信号中的节律的级联二元分类器

摘要

目前的技术长期分析心电图(ECG)信号，这并不总是实际的情况。此外，目前的情况仅在正常和心房颤动(AF)之间进行二元分类，而除了AF之外，还有许多异常节律。传统的系统/方法具有其自身的限制，并可能倾向于错误分类ECG信号，从而导致不均衡的多标签分类问题。本公开的实施例提供了用于通过实现基于频谱图的噪声去除(其从获取的单导ECG信号中获得干净的ECG信号)、在分类的每层处的最佳特征选择(其从提取的特征池中选择最佳特征)以及多层级联二元分类器(其在分类器的每层处识别干净ECG信号中的节律)来对例如正常、AF的节律、其他异常节律和噪声ECG记录进行分类的鲁棒和更高效的系统和方法。