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颈动脉多普勒信号自回归滑动平均模型极点特征及分类应用
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作者 陈曦 汪源源 +1 位作者 张羽 王威琪 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期549-553,共5页
对颈动脉多普勒血流信号实现了一种基于自回归滑动平均（ARMA）模型、并采用反向传输（BP）神经网络分析ARMA模型极点特征的系统,以达到诊断脑梗塞疾病的目的。首先对音频颈动脉多普勒血流信号分时间段建立ARMA模型,得出模型极点分布的... 对颈动脉多普勒血流信号实现了一种基于自回归滑动平均（ARMA）模型、并采用反向传输（BP）神经网络分析ARMA模型极点特征的系统,以达到诊断脑梗塞疾病的目的。首先对音频颈动脉多普勒血流信号分时间段建立ARMA模型,得出模型极点分布的特征参数,研究这些特征参数对脑梗塞疾病诊断的敏感性,然后对敏感的特征参数利用BP神经网络进行分类,对是否存在脑梗塞的血流状况进行判别。共使用474例颈动脉血流信号来建立合适的神经网络,使用52例信号进行测试,结果表明:系统训练和测试的正确率均大于94％,可以满足临床的要求。 展开更多
关键词 自回归滑动平均模型 极点特征 分类 脑梗塞 颈动脉血流信号 超声多普勒技术 疾病诊断 BP神经网络
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