【摘 要】
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目的设计一种在心肺复苏干扰下识别心电节律的算法,以此减少心电节律识别错误率,缩短分析时间。方法采用13个特征值构建神经网络,基于机器学习的方法优化算法,增加心电节律识
【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
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0806406,2017YFC0806404,2017YFC0806402),天津市重大科技计划(18ZXJMTG00060)。
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目的设计一种在心肺复苏干扰下识别心电节律的算法,以此减少心电节律识别错误率,缩短分析时间。方法采用13个特征值构建神经网络,基于机器学习的方法优化算法,增加心电节律识别的准确率。结果设计算法在干扰下对心电节律的识别有很高的准确率,尤其在VT的识别上,达到100%的准确率,即使在干扰较强(SNR=-12)时,对各种类型节律的辨识准确率也均在95%以上。结论构建的算法在心电节律识别时鲁棒性较强,通过基于受干扰心电信号数据进行的性能评估,证明该算法即使在信号受到特别高水平的干扰时,也能实现室颤和室速节律的准确辨
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