【摘 要】
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ICU中,急性低血压的发生严重威胁着患者的生命安全,临床上对其预测性判断主要依靠医生经验。为实现急性低血压预测,利用PhsioNet的MIMIC II数据库ICU监护中的患者临床记录,对
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ICU中,急性低血压的发生严重威胁着患者的生命安全,临床上对其预测性判断主要依靠医生经验。为实现急性低血压预测,利用PhsioNet的MIMIC II数据库ICU监护中的患者临床记录,对发生与未发生急性低血压两者间的平均动脉压信号进行AR模型的功率谱估计,运用医学信息学理论,选取功率谱幅度的中位数、平均值、最大值、标准偏差和极差用于支持向量机分类预测器的学习和训练,建立分类预测模型。预测模型对测试集进行分类预测,得到预测正确率为87.5%,表明相对于直接提取患者平均动脉压信号的统计特征参数作为预测特征,本
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