【摘 要】
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心律失常是因心脏疾病引起的心电活动中的异常症状,早期心室收缩(PVC)是由异位心跳引起的常见心律失常形式。通过心电图(ECG)信号检测PVC对于预测可能的心力衰竭具有重要意义
【机 构】
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蚌埠医学院卫生管理系,合肥工业大学信息与计算机学院
【基金项目】
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安徽省高校人文社会科学重点研究基金(SK2018A1064,SK2018A1072);安徽省高校自然科学重点研究基金(KJ2018A1007);蚌埠医学院科技发展基金(BYKF1717)
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心律失常是因心脏疾病引起的心电活动中的异常症状,早期心室收缩(PVC)是由异位心跳引起的常见心律失常形式。通过心电图(ECG)信号检测PVC对于预测可能的心力衰竭具有重要意义。本文提出一种面向PVC心拍分类的心电信号分类算法,重点研究基于自适应学习的PVC异常心拍分类特征提取模型,通过计算心拍关联后验概率,结合领域专家标注信息训练分类器,提高整体分类效果。实验采用MIT-BIH心律失常数据库的ECG数据,研究结果表明所提方法针对非线性流形结构数据,能够有效提升小样本心拍自适应分类器的准确性。
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