基于多尺度快速样本熵与随机森林的心电图分析

• 作者: 于波 姜苗苗 张烁 王祁 陈寅生
• 来源期刊: 现代生物医学进展
• 学科: 医学
• 关键词: 多尺度样本熵 随机森林 心电信号 心律失常
• 年，卷（期）: 2018,（18）
• 页码范围: 3453-3458
• 页数: 6页
• 分类号: R541.7|R540.41
• 字数: 4943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13241/j.cnki.pmb.2018.18.011

摘要

目的:探讨基于多尺度快速样本熵与随机森林的心电图分析方法对常见心律失常 (房性早搏、室性早搏) 的自动诊断的可行性和有效性.方法:利用不同心律失常疾病的心电信号存在复杂性差异的特点, 通过多尺度熵计算心电信号在不同尺度下的样本熵值以组成特征向量;利用kd树提高多尺度熵的计算效率, 增强算法的实时性.利用训练样本的特征向量构建随机森林分类器, 再根据众多决策树的分类结果结合投票原则确定测试样本心律失常疾病的类型.结果:本文提出的心电图分析方法能够有效地识别正常心律、房性早搏 (APB) 及室性早搏 (VPB), 平均识别准确率达到91.60％.结论:本文提出的心电图分析方法对常见心律失常 (APB, VPB) 具有较高的识别准确率及临床实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于波	哈尔滨医科大学第二附属医院心血管内科	184	671	11.0	19.0
2	王祁	哈尔滨工业大学自动化测试系	135	1746	24.0	33.0
3	张烁	哈尔滨医科大学第二附属医院心血管内科	40	109	5.0	8.0
4	陈寅生	哈尔滨理工大学测控技术与仪器重点实验室	5	9	2.0	2.0
5	姜苗苗	哈尔滨医科大学第二附属医院心血管内科	2	1	1.0	1.0