【摘 要】
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目的:脑血流自动调节机能是指动脉血压在一定范围内变动时,脑血流量维持恒定的生理调节机能。目前缺乏对其输入信号(无创连续动脉血压信号)的异常检测算法,本文提出一种新的
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院,香港中文大学,广州医学院第二附属医院
【基金项目】
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科技部国际合作项目(No.2008DFA72290);广东省机器人与智能系统重点实验室(No.2009A060800016)
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目的:脑血流自动调节机能是指动脉血压在一定范围内变动时,脑血流量维持恒定的生理调节机能。目前缺乏对其输入信号(无创连续动脉血压信号)的异常检测算法,本文提出一种新的特征提取方法并应用于该信号的异常检测。方法:本文针对有创血压信号异常检测算法(SAI算法)的缺陷提出两个简单而有效的特征,舒张末期斜率和、慢速射血期斜率和,并采用累积概率分布函数(CDF)和接收机工作特性分析(ROC),挑选最佳特征并得到其最佳参数。将SAI算法和新特征结合,用于无创连续动脉血压信号的异常识别。最后应用临床实际采集到的数据进行了效果验证。结果:实验表明,该算法的敏感度可达93.95%,特异度可达84.87%。结论:本文方法具有结构简单、易实现、运算量小等优点,可有效筛选出异常信号,为稳定地监测动态血流调节机能提供高质量的血压输入信号。
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