【摘 要】
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机械通气人机不同步检测对于改善重症病人的呼吸状态具有重要意义.本文提出了一种应用小波多尺度特征的算法对其进行自动检测.首先对原始呼吸波形进行预处理;然后在对呼吸波
【机 构】
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浙江工业大学 信息工程学院,杭州310023浙江大学医学院附属邵逸夫医院呼吸治疗科,杭州310016;
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机械通气人机不同步检测对于改善重症病人的呼吸状态具有重要意义.本文提出了一种应用小波多尺度特征的算法对其进行自动检测.首先对原始呼吸波形进行预处理;然后在对呼吸波形进行离散小波变换的基础上,根据不同步波形序列波动的不规律性和不可预测性的特点,提出了一种新的特征提取方法,即对不同层次的信号提取多种熵值特征以及非线性特征;利用序列前项选择算法选择最佳特征;最后利用SVM得到人机不同步分类结果.将算法应用于临床采集的数据集,结果显示,利用所选择特征分类效果理想,灵敏度和特异性达到了93.41％和96.68％,优于传统方法,有望辅助重症机械通气患者的治疗.
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