利用神经模糊系统实现基于心电图的无创钾离子测量

钾紊乱通常无症状、潜在致命，且在肾病患者或心脏病患者中十分常见。心电图 (ECG) 信号的形态对钾离子变化非常敏感，因此 ECG 在实验室结果出炉前检测钾紊乱方面具有高潜力。为此，本文介绍了一种新的基于 ECG 的钾离子测量系统。所提出的系统包含三个主要步骤。首先，利用 ECG 与钾离子测量之间 5 分钟的时间间隔进行队列选择与数据标注，并定义三个标签：低钾血症、正常和高钾血症。随后，执行特征提取与选择。提取的特征包括 RR 间期、PR 间期、QRS 时限、QT 间期、QTc 间期、P 轴、QRS 轴、T 轴和 ACCI。还使用 Kruskal-Wallis 技术评估特征的重要性并选择具有判别力的特征。最后，基于所选特征设计了基于 FCM 聚类的 ANFIS 模型 (FCM-ANFIS)。所使用的数据库为 ECG-ViEW II。结果表明，与其他特征相比，T 轴与钾水平具有显著关系 (P<0.01, r=0.62)。FCM-ANFIS 的绝对误差为 0.4±0.3 mM，平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 9.99%，决定系数 (r-squared) 为 0.74。其分类准确率为 85.71%。在检测低钾血症和高钾血症方面，灵敏度分别为 60% 和 80%，特异度分别为 100% 和 97.3%。这项研究为设计用于测量钾浓度和检测钾紊乱的无创仪器提供了思路，从而减少心脏事件。