【摘 要】
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针对穿戴式心电监测设备普遍存在的运动和设备伪差问题,提出了基于心电幅度突变度和突变分布连通性、变换后心电极大极小值对凌乱度,以及异常心搏特征等设计的伪差识别组合算法.通过在心电自动分析三个关键环节嵌入组合算法实现伪差识别,并选择了3种设备4种数据样本进行算法验证.结果表明,组合算法伪差识别灵敏度可达98.35%,可将QRS检出正确率提高3.08%,且并未增加心电自动分析运算时长,算法不依赖特定硬件设备,可应用到各类穿戴式设备的心电数据分析中,具有普适且高效的特点.
【机 构】
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中国科学技术大学软件学院,中国科学院深圳先进技术研究院生物医学信息技术研究中心
【基金项目】
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国家科技重大专项(2013ZX03005013-005)。
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针对穿戴式心电监测设备普遍存在的运动和设备伪差问题,提出了基于心电幅度突变度和突变分布连通性、变换后心电极大极小值对凌乱度,以及异常心搏特征等设计的伪差识别组合算法.通过在心电自动分析三个关键环节嵌入组合算法实现伪差识别,并选择了3种设备4种数据样本进行算法验证.结果表明,组合算法伪差识别灵敏度可达98.35%,可将QRS检出正确率提高3.08%,且并未增加心电自动分析运算时长,算法不依赖特定硬件设备,可应用到各类穿戴式设备的心电数据分析中,具有普适且高效的特点.
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