基于小波变换和支持向量机的急性低血压预测方法研究

• 作 者: 王志刚 赖丽娟 吴效明 熊冬生
• 机 构: 华南理工大学生物医学工程系,广州,510006
• 出 处: 中国生物医学工程学会成立30周年纪念大会暨2010中国生物医学工程学会学术大会
• 发表日期: 2010年12期
• 关键词: 急性低血压 小波变换 特征参数 支持向量机 预测模型

ICU 中，急性低血压发生的预见性判断主要依靠医生的经验。为了自动检测和预报急性低血压的发生，本文运用医学信息学理论，对发生与未发生急性低血压两者间平均动脉压信号进行小波多尺度分解，选取各层小波系数的统计特征中位数和最大值，用于支持向量机的分类预测器的学习和训练，建立分类预测模型，预测准确率达90％。实验结果表明，相对于直接提取患者平均动脉压信号的统计特征参数作为预测特征，本方法具有更好的预测效果，有利于实现急性低血压提前预测。