【摘 要】
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研究整个MIT-BIH心律失常数据库评估概率密度函数法利用R-R间期检测房颤的精度。研究发现正常窦性心律含较多早搏时[(早搏次数/总心搏次数)>9.3%],识别房颤的精度下降到约70%
【基金项目】
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上海高校特聘教授(东方学者)岗位计划资助
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研究整个MIT-BIH心律失常数据库评估概率密度函数法利用R-R间期检测房颤的精度。研究发现正常窦性心律含较多早搏时[(早搏次数/总心搏次数)>9.3%],识别房颤的精度下降到约70%;左束支传导阻滞含较多早搏时,识别房颤的精度下降到约80%;而房颤心电中频繁早搏对辨别房颤精度影响很小,仍达91%。可见该算法适用于区分关联性强的序列与关联性弱的序列。正常窦性心律和左束支传导阻滞心律相邻R-R间期关联性强,频繁早搏使其相邻R-R间期关联性减弱,从而降低识别房颤的精度;而房颤相邻R-R间期无关联性,频繁早搏对检测精度无影响。尽管数据库中有种类繁多的心律失常,且伴有频繁的早搏,算法全数据库共约110 000次心跳辨别房颤精度达82%~86%。
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