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基于参数建模法心律失常的计算机辅助自动诊断(英文) 被引量：1
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作者 李小梅 李时辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期1-7,共7页
利用多变量参数回归模型 (MAR)的数据融合技术 ,从双导联心电信号中提取特征 ,以实现计算机辅助自动诊断。在分类时 ,利用 MA R模型系数及其 K- L 变换作为信号特征 ,并采用了非线性二次判别函数 (QDF)分类器。利用文中方法对 MIT-BIH... 利用多变量参数回归模型 (MAR)的数据融合技术 ,从双导联心电信号中提取特征 ,以实现计算机辅助自动诊断。在分类时 ,利用 MA R模型系数及其 K- L 变换作为信号特征 ,并采用了非线性二次判别函数 (QDF)分类器。利用文中方法对 MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心律 (NSR)、心房早期收缩 (APC)、心室早期收缩 (PVC)、心室性心动过速 (V T) ,心室纤维性颤动 (V F) ,室上性心动过速 (SVT)信号进行了建模和测试。结果表明 ,融合双导联心电数据后取得了比只利用单导联心电数据更为满意的结果。 展开更多
关键词 参数建模 心律失常 计算机辅助自动诊断 双导联ecg信号 二次判别函数
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