【摘 要】
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心律失常是一种常见的心电活动异常,严重的可能危及人的生命。为了能准确诊断心律失常具有十分重要的意义。,提出了一种新的方法,用于心律失常诊断中对心搏的识别分类。首先对原始心电信号进行去噪预处理,并根据R峰位置获得心搏段。然后提取235单心搏特征点、R波幅值、PR间期、QT间期、ST段和RR间期作为特征参数,并对比分析不同特征组合下分类的性能,选出最佳的特征组合,最后基于最佳特征组合使用KNN模型对心搏进行分类。在MIT-BIH心律失常数据库上进行实验,并根据ANSI/AAMI分类方法对MIT-BIH心律失常
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB1401200),兵团重点领域科技攻关项目(2018AB017)。
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心律失常是一种常见的心电活动异常,严重的可能危及人的生命。为了能准确诊断心律失常具有十分重要的意义。,提出了一种新的方法,用于心律失常诊断中对心搏的识别分类。首先对原始心电信号进行去噪预处理,并根据R峰位置获得心搏段。然后提取235单心搏特征点、R波幅值、PR间期、QT间期、ST段和RR间期作为特征参数,并对比分析不同特征组合下分类的性能,选出最佳的特征组合,最后基于最佳特征组合使用KNN模型对心搏进行分类。在MIT-BIH心律失常数据库上进行实验,并根据ANSI/AAMI分类方法对MIT-BIH心律失常
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