【摘 要】
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阵发性房颤具有发作突然且时间短的特点,而目前其临床诊断方法——心电信号,不适于日常监护,因此,提出一种基于心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)的非接触式房颤自动检测方
【机 构】
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东北大学医学与生物信息工程学院,沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61801104,61773110);辽宁省科学技术基金资助项目(20170540313);沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司开放课题基金资助项目(NRIHTOP1801);东北大学第十三届(2019年)大学生创新训练计划自筹项目(191188)
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阵发性房颤具有发作突然且时间短的特点,而目前其临床诊断方法——心电信号,不适于日常监护,因此,提出一种基于心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)的非接触式房颤自动检测方法.研究不同输入数据长度与不同网络深度的匹配关系,获取应用一维卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)检测阵发性房颤的最优组合.通过2 000组数据的测试,所提模型的最佳性能为:测试准确性94.8%、敏感性97.2%、特异性92.7%,为基于BCG信号的心律失常检测与远程日常家庭监
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