【摘 要】
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论文提出了一种以医学专家诊断经验为基础，结合领域知识和形态结构特征的心电图模式分类方法。首先分析了医学专家判读心电图的特点，讨论了基于支持向量机的分类模型的构建过程，重点讨论了用主成分分析和独立成分分析提取心电图形态特征的方法。最后，引入了熵度量不同特征空间在分类中的有效性，并分别用MITT-BIH心律失常数据库的94325条数据和CCDD数据库的289条12导联的心电图记录验证模型的实验效果。实
【机 构】
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华东师范大学软件学院,上海 200062 上海交通大学医学院附属瑞金医院,上海 200025
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
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论文提出了一种以医学专家诊断经验为基础，结合领域知识和形态结构特征的心电图模式分类方法。首先分析了医学专家判读心电图的特点，讨论了基于支持向量机的分类模型的构建过程，重点讨论了用主成分分析和独立成分分析提取心电图形态特征的方法。最后，引入了熵度量不同特征空间在分类中的有效性，并分别用MITT-BIH心律失常数据库的94325条数据和CCDD数据库的289条12导联的心电图记录验证模型的实验效果。实验结果表明，本文提出的方法能够有效提高分类器的准确率，实验的准确率达到98％以上。
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