【摘 要】
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心电图在心血管疾病诊断中具有不可替代的作用,而机器学习在心电诊断自动化方面显现出独特优势。本文利用PTB-XL公共心电数据库的21837条心电图记录,对心电数据进行缺失值删
【机 构】
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十堰市太和医院全科医学科,十堰市太和医院循证医学中心,湖北医药学院第一临床学院
【基金项目】
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十堰市太和医院院级项目(2019JJXM039)
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心电图在心血管疾病诊断中具有不可替代的作用,而机器学习在心电诊断自动化方面显现出独特优势。本文利用PTB-XL公共心电数据库的21837条心电图记录,对心电数据进行缺失值删除、裁剪、去基线等预处理,利用主成分分析降维算法提取特征,再用K-近邻算法、随机森林、Logistic回归、支持向量机算法进行分类研究,并根据研究结果对4种算法的性能进行比较分析。结果表明:综合预测准确率、召回率、精准率,以及ROC曲线模型评价指标来看,支持向量机在模型预测中的表现优于其他3种算法。
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