目的提出一种基于十二导联心电图识别左心室舒张功能降低的方法,以辅助医生早期诊断。方法首先对148名受试者分别进行超声心动图多普勒成像和十二导联心电图检查,并做相应的一致性验证,受试者中有83例疾病患者的超声检测结果显示左室舒张功能异常;其次分别进行心电信号数据提取,t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)降维,分层随机抽样和10折交叉验证操作;最后用XGBoost对心电图样本进行二分类训练,并以曲线下面积(area under the curve,AUC)、灵敏度和特异度作为评价指标。结果本文提出的方法可有效识别左心室舒张功能异常,而用于分类的评价指标AUC、灵敏度和特异度分别为95.53%、98.96%和94.47%。结论本方法可以作为一种新的补充方法来识别左室舒张功能异常的患者,使其进一步接受必要的超声心动图评估,这将有助于医生对患者做出早期的诊断与管理。
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