【摘 要】
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为了能够简便快捷地检测心房颤动,提出一种基于光电容积脉搏波描记法(PPG)对心房颤动进行识别的方法。首先,将已确诊为心房颤动状态脉搏波与健康状态脉搏波数据进行对比分析;
【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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国家基金委重大仪器研制项目(61627807),国家自然科学基金(81873913),广西创新研究团队项目(2017GXNSFGA198005)
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为了能够简便快捷地检测心房颤动,提出一种基于光电容积脉搏波描记法(PPG)对心房颤动进行识别的方法。首先,将已确诊为心房颤动状态脉搏波与健康状态脉搏波数据进行对比分析;其次,基于分析结果,从脉搏波数据中提取与心房颤动相关的6类特征参数作为分类器的输入;最后,使用支持向量机(SVM)、BP神经网络、随机森林算法3种分类器建立心房颤动识别模型,其识别心房颤动的准确率分别可达89.1%、92.3%、95.2%。实验结果表明,基于PPG的心房颤动识别方法具有很高的识别准确率,尤其在使用随机森林算法作为分类器时,识
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