基于机器学习的心肺复苏干扰下心电节律识别算法研究

• 作者: 余明 袁晶 张广 万宗明 陈锋
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 关键词: 机器学习 心肺复苏干扰 心电节律识别算法
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 医学工程技术|MEDICAL ENGINEERING TECHNOLOGY
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: R459.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2021.06.009

摘要

目的 设计一种在心肺复苏干扰下识别心电节律的算法,以此减少心电节律识别错误率,缩短分析时间.方法 采用13个特征值构建神经网络,基于机器学习的方法优化算法,增加心电节律识别的准确率.结果 设计算法在干扰下对心电节律的识别有很高的准确率,尤其在VT的识别上,达到100％的准确率,即使在干扰较强(SNR=-12)时,对各种类型节律的辨识准确率也均在95％以上.结论 构建的算法在心电节律识别时鲁棒性较强,通过基于受干扰心电信号数据进行的性能评估,证明该算法即使在信号受到特别高水平的干扰时,也能实现室颤和室速节律的准确辨识.