【摘 要】
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左束支传导阻滞（LBBB）作为临床常见的一种心律失常,是左心室收缩功能减低、患者死亡率增加的标志;利用机器学习算法对其进行辅助诊断,将对LBBB早发现、早治疗起到积极的推动作
【机 构】
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东北大学中荷生物医学与信息工程学院,东北大学计算机科学与工程学院,大连医科大学附属第二医院
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左束支传导阻滞（LBBB）作为临床常见的一种心律失常,是左心室收缩功能减低、患者死亡率增加的标志;利用机器学习算法对其进行辅助诊断,将对LBBB早发现、早治疗起到积极的推动作用。然而,由于目前常用的支持向量机（SVM）等传统的机器学习算法容易产生局部最优解,准确度有待提高,因此提出一种基于极限学习机（ELM）的LBBB辅助诊断算法。首先,利用小波进行心电信号预处理,包括基线漂移、肌电噪声及工频干扰的去除;接着,确定QRS波群与T波位置;然后,根据临床上LBBB患者比正常人的QRS波群持续时间延长等特点,建
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