【摘 要】
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为实现心血管疾病的早期筛查,降低心血管疾病临床检测的成本。本研究基于上肢脉搏波传导速度(PWV)及脉搏波相关血液动力学基础理论,采集了总计51人的脉搏波与心电信号数据,提
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学生命与环境科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(61627807);广西自然科学基金(2017GXNSFGA198005);广西自然科学基金青年基金项目(2016GXNSFBA380145);国家重点研发计划课题(2016YFC1305703);广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金(YQ17118);2015年广西信息科学实验中心一般项目(YB1513);桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(
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为实现心血管疾病的早期筛查,降低心血管疾病临床检测的成本。本研究基于上肢脉搏波传导速度(PWV)及脉搏波相关血液动力学基础理论,采集了总计51人的脉搏波与心电信号数据,提取了包括3种PWV和脉搏波特征参数总计16个特征参数,将不同的PWV与脉搏波特征组成3个样本特征数据集,分别建立了基于K近邻学习(KNN)和支持向量机(SVM)的心血管疾病识别模型。KNN模型分类准确率为66.28%,SVM模型分类准确率为84.3%,并通过对比不同PWV对模型性能的影响,确定了用于血管评估的最优脉搏波传导速度pwvm。研究表明基于SVM建立的分类模型对心血管疾病识别有一定可靠性,为低成本的心血管疾病早期筛查提供了新思路,也为穿戴式心血管系统监测提供了基础。
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