【摘 要】
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为提高房颤识别的准确率和效率,提出基于心电信号的房颤自动识别算法.首先,采用二阶差分阈值法对R波进行初筛;然后,引入指数移动平均的方法动态验证初选出的R波,通过整体上移心电图、结合一阶差分阈值和实时调整窗口时间的方法解决影响R波准确率的问题;最后,基于临床经验,提出3条判别规则,从而筛选出相应的房颤片段.实验结果表明:文中算法的阴性预测率和特异性分别可达99.7%和99.8%,可有效帮助医生减少阅读量,提高工作效率和诊断准确率.
【机 构】
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湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571182)。
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为提高房颤识别的准确率和效率,提出基于心电信号的房颤自动识别算法.首先,采用二阶差分阈值法对R波进行初筛;然后,引入指数移动平均的方法动态验证初选出的R波,通过整体上移心电图、结合一阶差分阈值和实时调整窗口时间的方法解决影响R波准确率的问题;最后,基于临床经验,提出3条判别规则,从而筛选出相应的房颤片段.实验结果表明:文中算法的阴性预测率和特异性分别可达99.7%和99.8%,可有效帮助医生减少阅读量,提高工作效率和诊断准确率.
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