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基于瞬时频率与功率谱熵组合特征的心律失常诊断方法
基于瞬时频率与功率谱熵组合特征的心律失常诊断方法
作者:
杨启航
吴思熠
张卓宇
陈一鸣
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
瞬时频率
功率谱熵
心律失常
SVM
Bi-LSTM
摘要:
心率失常作为最常见的心血管疾病,威胁着广大人民群众的身体健康。近年来,通过机器学习对心律失常进行诊断逐渐成为热点,然而,当前方法很难在准确率和效率之间取得平衡。为解决这一问题,本文从实用角度出发,提出了一种基于瞬时频率与功率谱熵组合特征的心律失常诊断方法,并使用MIT-BIH心律失常数据库中的心电图数据对该方法进行测试。本文采用Pan-Tompkins算法定位心拍位置以构成数据集,并利用小波分解对数据进行降噪,之后将瞬时频率与功率谱熵作为特征,使用支持向量机(SVM)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)以测试其性能。最终可得该方法在SVM和Bi-LSTM下的准确率分别为98.3%和99%,识别速度均在毫秒级,同时兼顾了效率与正确率,为应用机器学习的心律失常诊断提供了一种更加优秀的解决方案。
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文献信息
篇名
基于瞬时频率与功率谱熵组合特征的心律失常诊断方法
来源期刊
计算机科学与应用
学科
医学
关键词
瞬时频率
功率谱熵
心律失常
SVM
Bi-LSTM
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
495-504
页数
10页
分类号
R54
字数
语种
DOI
五维指标
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功率谱熵
心律失常
SVM
Bi-LSTM
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研究来源
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研究去脉
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计算机科学与应用
主办单位:
汉斯出版社
出版周期:
月刊
ISSN:
2161-8801
CN:
开本:
出版地:
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
邮发代号:
创刊时间:
语种:
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1319
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