【摘 要】
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心力衰竭是一种常见的严重心脏病,其诊断主要根据症状、体征及辅助检查等大量临床检查综合判断,昂贵又费时。而被广泛应用于各种心血管疾病诊断中的心电图具有无创、简便、经济等优点。心率变异性是从心电图中计算得到的逐次心跳周期的变化情况,是心血管疾病病情诊断及预防中一个有价值的指标。本研究选取心率变异性信号的时域分析、频域分析、非线性分析下14种参数作为多特征,使用机器学习中决策树、KNN、贝叶斯、SVM、随机森林等分类器,实现对心衰信号的识别。结果表明,模式识别方法均能有效检测心衰信号,其中,SVM方法准确率最高
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心力衰竭是一种常见的严重心脏病,其诊断主要根据症状、体征及辅助检查等大量临床检查综合判断,昂贵又费时。而被广泛应用于各种心血管疾病诊断中的心电图具有无创、简便、经济等优点。心率变异性是从心电图中计算得到的逐次心跳周期的变化情况,是心血管疾病病情诊断及预防中一个有价值的指标。本研究选取心率变异性信号的时域分析、频域分析、非线性分析下14种参数作为多特征,使用机器学习中决策树、KNN、贝叶斯、SVM、随机森林等分类器,实现对心衰信号的识别。结果表明,模式识别方法均能有效检测心衰信号,其中,SVM方法准确率最高
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