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基于统计特征和熵特征融合的心肌梗死辅助诊断方法

         
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cqvip:针对心肌梗死临床诊断过程中临床实用性和准确率不高的问题,提出一种基于12导联心电图(ECG)的心肌梗死的辅助诊断方法。首先,对12导联ECG信号进行去噪和数据增强处理;其次,分别对各导联ECG信号提取包含标准差、峰度系数、偏度系数的统计特征,以此反映信号的形态特征;同时,提取包含香农熵、样本熵、模糊熵、近似熵和排列熵的熵特征,以此表征ECG信号时间序列的时间与频谱复杂性、新模式产生的概率、规律性和不可预测性以及检测ECG信号的微小变化;然后,融合ECG信号的统计特征和熵特征;最后,基于随机森林算法在病人内和病人间两种模式下对算法进行分析和验证,并通过交叉验证防止过拟合。实验结果表明,病人内模式下算法准确率和F1值分别为99.98%和99.99%,病人间模式下算法准确率和F1值分别为94.56%和97.05%;与基于单导联ECG的诊断方法相比,采用12导联ECG诊断心肌梗死更符合医生临床诊断逻辑。

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