【摘 要】
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为提高查看大量数据动态心电(ECG)图时的效率,将波形聚类,采用埃尔米特函数和自组织神经网络,实现了室性早搏占比高情况下的心电波形聚类算法。使用MIT—BIH心率失常数据库,
【机 构】
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中国科学院大学电子电气与通信工程学院,中国科学院微电子研究所新一代通信射频芯片技术北京市重点实验室
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为提高查看大量数据动态心电(ECG)图时的效率,将波形聚类,采用埃尔米特函数和自组织神经网络,实现了室性早搏占比高情况下的心电波形聚类算法。使用MIT—BIH心率失常数据库,利用埃尔米特函数分解QRS波形为QRS向量,将所有QRS向量输入自组织神经网络进行分类。使用特征向量元素分析聚类结果,用阳性率指标对结果进行统计,平均真阳性率为91.2%,假阳性率为1.03%,验证了基于自组织神经网络的心电聚类算法的有效性。达到了将正常心搏和室性早搏心搏聚类的目标。
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