【摘 要】
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阵发性房颤作为一种常见的心律失常,容易诱发心力衰竭、脑卒中等疾病。但因其发作时间短、信号难以捕捉致使检测困难,故阵发性房颤实时检测具有重要的临床意义。提出一种基于端到端一维神经网络的房颤识别方法。该方法将输入的原始数据通过卷积层自动提取心电特征,导入至5层感知器进行房颤识别。使用MIT-BIH数据库进行训练和验证,其灵敏度、特异性、阳性精确率、准确率分别为98.41%、97.76%、97.74%、98.07%。最终使用单导心电记录仪所采集的60例临床数据作为测试集进行测试,其灵敏度、特异性、阳性精确率、准
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海微创电生理医疗科技股份有限公司
【基金项目】
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上海市生物医学工程研究生示范实践基地项目(1017308011)。
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阵发性房颤作为一种常见的心律失常,容易诱发心力衰竭、脑卒中等疾病。但因其发作时间短、信号难以捕捉致使检测困难,故阵发性房颤实时检测具有重要的临床意义。提出一种基于端到端一维神经网络的房颤识别方法。该方法将输入的原始数据通过卷积层自动提取心电特征,导入至5层感知器进行房颤识别。使用MIT-BIH数据库进行训练和验证,其灵敏度、特异性、阳性精确率、准确率分别为98.41%、97.76%、97.74%、98.07%。最终使用单导心电记录仪所采集的60例临床数据作为测试集进行测试,其灵敏度、特异性、阳性精确率、准
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