【摘 要】
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阵发性房颤自动检测在背景噪声干扰环境下提取的心电特征过于单一,无法满足患者的医学检测需求。为此,本研究提出基于多特征融合的阵发性房颤自动检测算法研究。心电信号采集
【机 构】
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河南省驻马店市中心医院心内科,新疆医科大学
【基金项目】
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河南省医学科技攻关计划项目(201602360)
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阵发性房颤自动检测在背景噪声干扰环境下提取的心电特征过于单一,无法满足患者的医学检测需求。为此,本研究提出基于多特征融合的阵发性房颤自动检测算法研究。心电信号采集过程中易受背景噪声的干扰,故基于小波包分解算法降噪处理心电信号,并利用小波变换技术自动检测R波波峰,依据熵理念,分别在P波缺失与RR间期不规则提取心电信号特征,采用决策级融合算法将提取的心电信号特征进行融合,通过支撑向量机自动检测阵发性房颤心电片段,实现基于多特征融合的阵发性房颤自动检测算法的运行。实验结果显示,本研究提出算法敏感度为94.6%,
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