【摘 要】
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心肌梗死(Myocardial Infarction,MI)是由心脏冠状动脉供血区急性或持续性缺血缺氧所导致的一种严重的心血管疾病。若未能得到及时诊治,会造成患者心肌细胞大面积死亡,从而引发不可逆的损伤,严重者甚至导致死亡。因此,MI及时准确的诊断是至关重要的。心电图(Electrocardiogram,ECG)是临床上诊断心肌梗死常用的辅助工具之一,MI发作时在心电图上的主要表现为ST段异常、T
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心肌梗死(Myocardial Infarction,MI)是由心脏冠状动脉供血区急性或持续性缺血缺氧所导致的一种严重的心血管疾病。若未能得到及时诊治,会造成患者心肌细胞大面积死亡,从而引发不可逆的损伤,严重者甚至导致死亡。因此,MI及时准确的诊断是至关重要的。心电图(Electrocardiogram,ECG)是临床上诊断心肌梗死常用的辅助工具之一,MI发作时在心电图上的主要表现为ST段异常、T波异常和病理性Q波。心肌梗死患者能否得到及时准确的救治对于患者的预后效果是至关重要的,因此越来越多的学者聚焦于借助机器学习方法实现MI-ECG的自动判读,以此来提高MI诊断的速度。在此背景下,本文提出一种新的基于融合特征的MI-ECG自动判读方法。首先,针对MI-ECG中的T波特异性表现,设计了一种新的T峰和起止点自动定位算法;其次,在特征波定位的基础上,针对ST段异常的典型表现提取有效特征,并结合Softmax回归实现ST段异常的自动识别;最后,结合MI发作时心电图上其他波的异常表现,从不同角度提取多个特征并将其融合,进而采用Light GBM算法实现MIECG的自动判读。本文分别使用2018年中国生理信号挑战赛(CPSC2018)数据库和德国国家计量研究院采集的PTB诊断数据库验证所提出的ST段异常识别方法和MI-ECG自动判读方法的有效性。数值实验结果表明,本文提出的ST段异常的自动识别方法的平均准确率、特异性和敏感性分别为92.47%、96.05%和90.94%;MIECG自动判读方法的平均准确率、特异性和敏感性分别为97.82%、99.03%和96.51%。
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