机器学习自动识别小鼠异位性心搏

• 作者: 何密 张芸 林哲宇 粘永健 胡厚源
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异位性心搏 脉冲排除滤波器 模板匹配 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 866-870
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 3196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201905.0866

摘要

临床上检测异位性心搏,对心血管疾病的早发现、早诊断、早治疗有重大意义.异位性心搏的自动识别能有效减轻人工识别的负担.采用37只小鼠各10 min的心电图(ECG)信号,由3位专家完成异位性心搏的标定及数据库的建立.在此基础上,使用7种机器学习方法,组合脉冲排除滤波器和模板匹配算法的值,对异位性心搏点进行自动识别.实验结果表明,7种机器学习的方法都能得到较好的预测性能(所有曲线下面积(AUC)大于0.899),其中集成学习AdaBoost的预测能力最好(AUC=0.940,准确度、特异性均为0.888).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林哲宇		1	0	0.0	0.0