基于体表心电图的房颤自动识别算法综述

钟高艳; 陆宏伟; 谷雪莲; 孙毅勇

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基于体表心电图的房颤自动识别算法综述

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摘要

首先介绍了房颤的症状、发病率及危害,然后重点阐述了基于体表心电图的房颤时域、频域和非线性分析自动识别技术,最后对文献报道的房颤识别算法辨别房颤的灵敏性、特异性、阳性预测率、准确率进行统计,并对各种方法的优缺点进行了比较.经过对比发现,利用多个R-R间期关联性的信息进行特征提取可以提高检测房颤的精度.此外,仅基于R-R间期的算法需较长的心电才能准确识别房颤,结合心房活动识别精度明显提高,当房性室性心动过速发生时,或者当心电节律快速改变时,此时信号更加适用于频域分析.非线性算法是对时域基于R-R间期算法的一种改进,能够进一步提高识别精度.

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来源
《北京生物医学工程》 |2018年第5期|539-544550|共7页
作者
钟高艳; 陆宏伟; 谷雪莲; 孙毅勇;
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作者单位

上海理工大学医疗器械与食品学院上海 200093;

上海理工大学医疗器械与食品学院上海 200093;

上海理工大学医疗器械与食品学院上海 200093;

上海微创电生理医疗科技股份有限公司上海201318;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物信息、生物控制;
关键词
房颤自动识别; 体表心电图; 时域; 频域; 非线性; 特征提取;

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