基于体表心电图的房颤自动识别算法综述

• 作者: 孙毅勇 谷雪莲 钟高艳 陆宏伟
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 房颤自动识别 体表心电图 时域 频域 非线性 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 539-544,550
• 页数: 7页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2018.05.016

摘要

首先介绍了房颤的症状、发病率及危害,然后重点阐述了基于体表心电图的房颤时域、频域和非线性分析自动识别技术,最后对文献报道的房颤识别算法辨别房颤的灵敏性、特异性、阳性预测率、准确率进行统计,并对各种方法的优缺点进行了比较.经过对比发现,利用多个R-R间期关联性的信息进行特征提取可以提高检测房颤的精度.此外,仅基于R-R间期的算法需较长的心电才能准确识别房颤,结合心房活动识别精度明显提高,当房性室性心动过速发生时,或者当心电节律快速改变时,此时信号更加适用于频域分析.非线性算法是对时域基于R-R间期算法的一种改进,能够进一步提高识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷雪莲	上海理工大学医疗器械与食品学院	51	252	11.0	14.0
2	陆宏伟	上海理工大学医疗器械与食品学院	9	16	2.0	3.0
3	钟高艳	上海理工大学医疗器械与食品学院	2	1	1.0	1.0
4	孙毅勇		6	5	1.0	1.0