基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法 |
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引用本文: | 王迪,李强,孙亚楠,韦杰英,张瑞.基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法[J].西北大学学报,2019(1):27-34. |
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作者姓名: | 王迪 李强 孙亚楠 韦杰英 张瑞 |
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作者单位: | 西北大学医学大数据研究中心 |
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摘 要: | 阵发性房颤是一种最为常见的心律失常,发作时心电图主要表现为RR间期绝对不规则以及P波缺失。已有阵发性房颤的自动检测方法仅依赖于心电信号的时域信息,从而使得检测准确率不高。鉴于小波相干分析可以同时展现信号的时域和频域信息,文中提出了一种基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法。首先,对所有的心电信号预处理;其次,对模板与待测心电信号分别进行小波相干分析得到其小波相干图;进而,计算小波相干值均值、比率和交叉小波相位角方差构成房颤心电特征;最后,将上述特征结合超限学习机完成阵发性房颤的自动检测。文中通过MIT-BIH房颤数据集验证所提算法的有效性与可行性,数值实验结果达到准确率97. 81%,敏感性98. 54%,特异性98. 61%。
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关 键 词: | 阵发性房颤 心电图 小波相干分析 特征提取 超限学习机 |
An automatic PAF detection method using ECGs based on wavelet coherence analysis |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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