【摘 要】
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目的:研究基于多导重症监护导联心电分析的逐搏心率估计算法。方法:通过开放源码的QRS搏动识别算法计算逐搏心率,通过分析信号的波形特征、统计特性和相互关系导出反映信号质
【机 构】
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山东大学控制学院医学院生物医学工程研究所; Harvard-MIT Division of Health Sciences & Technology MIT; Cambridge;
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目的:研究基于多导重症监护导联心电分析的逐搏心率估计算法。方法:通过开放源码的QRS搏动识别算法计算逐搏心率,通过分析信号的波形特征、统计特性和相互关系导出反映信号质量好坏的信号质量指数(signalqualityindex,SQI)。应用基于信号质量指数调节的卡尔曼滤波方法进行心率估计,通过残差值和信号质量指数的大小来动态调节卡尔曼滤波器的状态变量,获得逐搏心率的最佳估计。应用美国麻省理工学院多参数智能重症监护数据库II中437例病人的6000多小时高质量数据和人为添加真实心电干扰的数据进行算法评价。结果:与直接心率估计及采样保持等算法比较,本算法在严重干扰存在时,心率估计的均方根误差最小。结论:基于信号质量评估和卡尔曼滤波的心率估计算法在严重干扰存在时仍能提供精确的心率估计。
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