Abstract: Q.-Z. Liang, X.-M. Guo, W.-Y. Zhang, W.-D. Dai, X.-H.Zhu (2015)

Heart attacks are a leading cause of mortality worldwide. This paper proposes an identification method based on recurrence quantification analysis (RQA) and Kolmogorov entropy (KE) to help diagnose heart disease. The experimental data are collected from clinical trials. A wavelet packet denoising algorithm based on the singular spectrum analysis is used to eliminate noise in the heart sounds. Then, the KE of the heart sounds, an invariant feature of a nonlinear chaotic time series, is extracted. Recurrence plots are used to analyze the mechanisms of the two kinds of heart sound and RQA is used to extract three recursive parameters, namely recursive rate (RR), Determinism (DET) and the longest diagonal (l_max). KE, RR, DET and l_max are merged into one feature vector, which is analyzed and transformed using principal component analysis into an orthogonal and dimension-reduced feature vector that is used to establish joint probability models with an identification threshold for the two kinds of heart sound. The joint probability density classifiers based on the models are used to identify heart sounds with arrhythmia. The results show that the average recognition rate is 94.83 ± 0.37%.

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Identification of Heart Sounds with Arrhythmia based on Recurrence Quantification Analysis and Kolmogorov Entropy