【摘 要】
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临床上,由于心电图特征信息的交错而难以对患者的心脏早博类型进行正确识别.作为计算机辅助的一种方法,基于从临床收集到的82个患者的样本,建立了支持向量机模型.该模型的训
【机 构】
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兰州大学学报编辑部,兰州大学化学化工学院,兰州大学基础医学院,
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临床上,由于心电图特征信息的交错而难以对患者的心脏早博类型进行正确识别.作为计算机辅助的一种方法,基于从临床收集到的82个患者的样本,建立了支持向量机模型.该模型的训练准确度为94.44%、测试准确度达到92.86%,其留一法交叉检验准确度为92.59%.满意的结果表明所建议的模型可以应用于临床辅助诊断.
Clinically, it is difficult to correctly identify a patient’s heartbeat type due to the interleaving of electrocardiographic feature information.As a computer-aided method, a support vector machine model is established based on samples from 82 patients clinically collected The training accuracy of the model was 94.44%, the accuracy of the test was 92.86%, and the accuracy of the one-leave-one-test method was 92.59%. Satisfactory results showed that the proposed model could be applied to clinical auxiliary diagnosis.
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