一种新的房颤心电特征提取方法

• 作者: 孙亚楠 张瑞 杨宇峰
• 来源期刊: 西北大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 阵发性房颤 心电图 去噪 特征提取 超限学习机
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 统计与医学数据分析
• 页码范围: 10-15
• 页数: 6页
• 分类号: O29
• 字数: 3747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16152/j.cnki.xdxbzr.2018-01-003

摘要

心房颤动(简称房颤)是一种常见的心律失常疾病.由于阵发性房颤持续时间短暂、发作难以捕捉且易诱发形成致死性心血管疾病,故阵发性房颤的及时诊断具有非常重要的临床意义.为了提高诊断的准确性和实时性,文中提出一种新的房颤心电特征提取方法.首先采用50Hz陷波滤波器、35Hz低通数字滤波器、0.2Hz巴特沃兹高通滤波器进行数据去噪;其次,提取刻画心电信号散点图差异的度量指标作为房颤心电特征;最后,采用MIT-BIH房颤数据库并结合超限学习机完成阵发性房颤的自动检测,以验证所提方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张瑞	西北大学医学大数据研究中心	35	164	7.0	12.0
2	孙亚楠	西北大学医学大数据研究中心	4	16	2.0	4.0
3	杨宇峰	西北大学医学大数据研究中心	1	2	1.0	1.0