【摘 要】
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RR间期为心电信号中相邻R波的间期时长,利用该数据的易得性和普适性,本文针对室性并行心律和睡眠呼吸暂停设计了基于RR间期的检测算法。室性并行心律易伴随并发症导致心衰、心肌梗死、心源性猝死等危害,因此迫切需要研究基于长程心电数据的自动检测算法。本文依据疾病发生机理,选取RR间期进行节律规则性度量,对相邻室性并行心拍间期采用高斯混合分布建模并提炼模型参数特征。利用K均值算法结合卡方拟合优度检验来识别室
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RR间期为心电信号中相邻R波的间期时长,利用该数据的易得性和普适性,本文针对室性并行心律和睡眠呼吸暂停设计了基于RR间期的检测算法。室性并行心律易伴随并发症导致心衰、心肌梗死、心源性猝死等危害,因此迫切需要研究基于长程心电数据的自动检测算法。本文依据疾病发生机理,选取RR间期进行节律规则性度量,对相邻室性并行心拍间期采用高斯混合分布建模并提炼模型参数特征。利用K均值算法结合卡方拟合优度检验来识别室性并行心律发生的片段,从而减少医生的工作量,实现辅助诊断的功能。在INCART数据库的75条样本上进行检验,得到样本的平均准确率为98%,平均精确率为90%,164个有效段的平均准确率为84%,平均精确率为90%。睡眠呼吸暂停易诱发诸如中风、糖尿病、心脑血管疾病等并发症,伴随社会发展,该疾病的得病率逐年增加。选用RR间期设计算法能够实现低成本检测,以期提高呼吸暂停在初中期的检测率。基于此,本文提出两种检测算法,一种根据睡眠呼吸暂停诱发的心率变异,选取RR间期瞬时振幅及瞬时频率的统计指标实现阈值检测;另一种联合时域及频域指标进行SVM算法检测。在CinC 2018数据库中的150条记录上检验两种算法的有效性,其中阈值检测法的准确率为71%,精确率为70%,SVM检测算法的准确率为79.9%,精确率为80.3%。
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