基于HRV信号分析的人工神经网络用于CHF的诊断研究

• 作者: 党艳军 杨林 林家瑞
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 心率变异性 充血性心衰 人工神经网络 AR模型
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 182-186
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2007.02.019

摘要

建立了基于心率变异性(heart rate variability,HRV)信号分析的人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型,以寻求用于充血性心衰(congestive heart failure,CHF)诊断的最佳向量-网络组合.结果表明,将经过改进的BP算法和小波分析所抽取的特征向量相结合所获得的神经网络在诊断敏感性和特异性上有着均衡且优良的表现,并且经由AR模型谱估计获取的向量价值也不亚于小波分析所提取的特征向量.因此,基于HRV信号分析的人工神经网络用于诊断CHF可作为临床诊断的一种重要参考方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林家瑞	华中科技大学生物医学工程研究所	66	452	13.0	19.0
2	杨林	华中科技大学生物医学工程研究所	53	236	9.0	13.0
3	党艳军	华中科技大学生物医学工程研究所	6	27	2.0	5.0