首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 醫(yī)藥衛(wèi)生科技 > 生物醫(yī)學(xué)工程 > 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué) > 基于RR間期的陣發(fā)性房顫復(fù)發(fā)預(yù)測 【正文】
摘要:房顫(AF)是臨床上最常見的一種室上性心律失常,對患者危害大,及時(shí)利用醫(yī)療手段阻止房顫的發(fā)生或復(fù)發(fā)是房顫防治領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)和難點(diǎn)。本文嘗試?yán)?種方法對心電信號RR間期序列進(jìn)行處理,統(tǒng)計(jì)不同指標(biāo)在房顫發(fā)作前和遠(yuǎn)離房顫發(fā)作時(shí)期的變化,試圖尋找能夠預(yù)測房顫復(fù)發(fā)的因子。這4種方法分別是:功率譜分析、近似熵(ApEn)和樣本熵(SpEn)分析、遞歸分析以及時(shí)間序列符號化。文中數(shù)據(jù)來源于陣發(fā)性房顫預(yù)測數(shù)據(jù)庫。通過支持向量機(jī)(SVM)分類,評估4種方法的相關(guān)指標(biāo)對房顫復(fù)發(fā)的預(yù)測效果。結(jié)果表明,遞歸分析中的各項(xiàng)參數(shù)綜合使用達(dá)到的分類效果最佳,針對房顫復(fù)發(fā)預(yù)測能夠達(dá)到95%的準(zhǔn)確率;功率譜分析方法次之,準(zhǔn)確率為90%;近似熵和樣本熵分析、時(shí)間序列符號化的效果則不夠理想,準(zhǔn)確率均只有70%。本文結(jié)果說明,基于RR間期的遞歸分析和功率譜分析能夠有效地評估心房混沌狀態(tài),對房顫復(fù)發(fā)預(yù)測有一定的參考價(jià)值。
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