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| 基于随机森林的阵发性房颤自动检测算法 |
| 雷耀艾戈韬颜文婧李鸣 |
| 南昌大学机电工程学院国网江西省电力有限公司检修分公司北京工商大学计算机与信息工程学院南昌大学信息工程学院 |
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摘要 为了解决在阵发性房颤中持续时长较短的房颤检测问题,本文提出了一种基于随机森林的阵发性房颤自动检测算法。该算法主要是利用了在房颤发生时期心电图的RR间期绝对不规则这一特点,并采用了一种滑动窗口模式,分别从时域、频域和非线性分析3个方面进行特征提取,最后通过随机森林进行房颤检测,并将检测结果与数据实际标注对比。数据采用的是MIT-BIH房颤数据库,其最终敏感性(Se)、特异性(Sp)和阳性检测率(+P)分别为99.12%、98.86%、98.46%,实验结果证明了该算法的有效性。
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| 关键词 ：
房颤,
随机森林,
RR间期
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| 基金资助:江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ160212)； 江西省科技厅重点研发计划(20161BBE50084)； 北京工商大学青年教师科研能力提升计划资助项目(PXM2019_014213_000007)； |
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