【摘 要】
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心肌梗死(Myocardial Infarction,MI)是由冠状动脉堵塞或心肌长时间缺氧导致的一种心律失常疾病,严重者可伴有心力衰竭、昏厥和休克等症状.心电图(ECG)是诊断心肌梗死常用手段之一,MI发作时主要表现为ST段异常、T波异常和病理性Q波.针对这三个典型的异常表现,提出一种基于融合特征的MI心电自动判读方法,首先,根据MI-ECG的T波特异性表现,设计一种新的T波波峰和终点准确定位方法;其次,从不同角度刻画MI发作时心电信号的异常表现,提取多个特征并将其融合;最后,结合轻量梯度提升算法实现M
【机 构】
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西北大学医学大数据研究中心,陕西西安710127
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心肌梗死(Myocardial Infarction,MI)是由冠状动脉堵塞或心肌长时间缺氧导致的一种心律失常疾病,严重者可伴有心力衰竭、昏厥和休克等症状.心电图(ECG)是诊断心肌梗死常用手段之一,MI发作时主要表现为ST段异常、T波异常和病理性Q波.针对这三个典型的异常表现,提出一种基于融合特征的MI心电自动判读方法,首先,根据MI-ECG的T波特异性表现,设计一种新的T波波峰和终点准确定位方法;其次,从不同角度刻画MI发作时心电信号的异常表现,提取多个特征并将其融合;最后,结合轻量梯度提升算法实现MI-ECG的自动判读.采用德国国家计量研究所采集的PTB诊断心电数据库对所提方法进行验证.实验结果表明,所提方法对于MI-ECG自动判读的准确率、敏感性和特异性分别为97.74％、98.32％和96.40％,表明所提方法能够有效地实现心肌梗死心电图上异常模式的自动识别.
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