【摘 要】
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目的:基于心室颤动(ventricular fibrillation,VF)波形构建电击除颤成功率预测模型,选择最佳的除颤时机进行电击除颤,以提高除颤成功率。方法:通过建立动物实验模型,测量动物
【机 构】
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军事科学院系统工程研究院卫勤保障技术研究所,解放军65316部队卫生连
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2017YFC0806402,2017YFC0806404,2019YFF0302304),天津市科技重大专项(18ZXJMTG00060)
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目的:基于心室颤动(ventricular fibrillation,VF)波形构建电击除颤成功率预测模型,选择最佳的除颤时机进行电击除颤,以提高除颤成功率。方法:通过建立动物实验模型,测量动物室颤时心电数据,从时域、频域和相空间、联合域4个不同维度提取特征参数,选择4、8、10、12 s作为预测室颤时间长度,利用逻辑回归和支持向量机算法构建除颤成功率预测模型。采用5折交叉验证方式进行模型的训练和验证。结果:利用支持向量机算法,使用联合域参数构建模型,选择12 s作为预测时间窗口长度时,除颤成功率预测结果
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