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基于积分均值模式分解和固有模态函数样本熵的阵发性房颤识别
1
作者
卢莉蓉
牛晓东
+1 位作者
王鉴
张旭
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期668-676,共9页
针对阵发性房颤(PAF)发作持续时间较短难以捕捉,且现有识别算法抗噪性能较差易导致误检、漏检等问题,本研究提出一种基于积分均值模式分解(IMMD)和固有模态函数样本熵(IMFSE)的PAF识别方法。首先,对时长为20 min的心率变异性(HRV)信号...
针对阵发性房颤(PAF)发作持续时间较短难以捕捉,且现有识别算法抗噪性能较差易导致误检、漏检等问题,本研究提出一种基于积分均值模式分解(IMMD)和固有模态函数样本熵(IMFSE)的PAF识别方法。首先,对时长为20 min的心率变异性(HRV)信号片段进行IMMD分解得到一系列固有模态函数(IMF)分量,并计算IMFSE;然后,通过对IMFSE结果进行统计分析选取PAF识别的特征量;最后,利用支持向量机与交叉验证完成PAF识别。从PAF Prediction Challenge Database(AFPDB)数据库提供的正常受试者、PAF发作与远离PAF发作受试者心电信号中,分别获取25段时长为20 min的HRV信号片段,构成正常组、PAF发作组与PAF未发作组。通过对这75段HRV信号片段的实验发现:利用本方法进行PAF识别,识别准确率、敏感性、特异性分别可达到94%、96%、92%。所提出的PAF识别算法为进一步地快速准确自动检测PAF提供了参考,在可穿戴设备的长期自动检测识别PAF方面具有较大的应用前景。
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关键词
阵发性房颤
心率变异性分析
积分均值模式分解
固有模态函数样本熵
支持向量机
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职称材料
题名
基于积分均值模式分解和固有模态函数样本熵的阵发性房颤识别
1
作者
卢莉蓉
牛晓东
王鉴
张旭
机构
长治医学院生物医学工程系
山西省智能数据辅助诊疗工程研究中心
中北大学信息探测与处理山西省重点实验室
首都医科大学生物医学工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期668-676,共9页
基金
国家自然科学基金(61842103)
山西省高等学校科技创新项目(2020L0389)
+1 种基金
山西省基础研究计划(自由探索类)(20210302124328)
长治医学院博士科研启动基金(BS202123)。
文摘
针对阵发性房颤(PAF)发作持续时间较短难以捕捉,且现有识别算法抗噪性能较差易导致误检、漏检等问题,本研究提出一种基于积分均值模式分解(IMMD)和固有模态函数样本熵(IMFSE)的PAF识别方法。首先,对时长为20 min的心率变异性(HRV)信号片段进行IMMD分解得到一系列固有模态函数(IMF)分量,并计算IMFSE;然后,通过对IMFSE结果进行统计分析选取PAF识别的特征量;最后,利用支持向量机与交叉验证完成PAF识别。从PAF Prediction Challenge Database(AFPDB)数据库提供的正常受试者、PAF发作与远离PAF发作受试者心电信号中,分别获取25段时长为20 min的HRV信号片段,构成正常组、PAF发作组与PAF未发作组。通过对这75段HRV信号片段的实验发现:利用本方法进行PAF识别,识别准确率、敏感性、特异性分别可达到94%、96%、92%。所提出的PAF识别算法为进一步地快速准确自动检测PAF提供了参考,在可穿戴设备的长期自动检测识别PAF方面具有较大的应用前景。
关键词
阵发性房颤
心率变异性分析
积分均值模式分解
固有模态函数样本熵
支持向量机
Keywords
paroxysmal atrial fibrillation
heart rate variability analysis
integral mean mode decomposition
sample entropy of intrinsic mode function
support vector machine
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于积分均值模式分解和固有模态函数样本熵的阵发性房颤识别
卢莉蓉
牛晓东
王鉴
张旭
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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