【摘 要】
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对心电信号(ECG)的识别是及时诊断各种严重心脏疾病的基本手段。室性早搏(PVC)和房性早搏(APV)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文提出基于模式熵方法识别正常窦性心律(NS
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对心电信号(ECG)的识别是及时诊断各种严重心脏疾病的基本手段。室性早搏(PVC)和房性早搏(APV)是威胁人类生命的严重的心脏疾病。本文提出基于模式熵方法识别正常窦性心律(NSR)、房性早搏(APC)和室性早搏(PVC)信号。目前提出的很多识别NSR、APC、PVC等疾病的方法准确率达到90％到98％，但是大多数方法都需要数据量大。通过计算正常窦性心律信号(NSR)和室性早搏，房性早搏的模式熵值，然后对结果的分析对比，证明了模式熵方法的合理性和准确性而且不需要很太多的数据。
论文提出了基本尺度熵的改进算法，并用以研究了正常人、充血性心力衰竭病人和有心脏骤停现象的病人的心跳时间序列。研究表明正常人心电信号的信息熵值最大，充血性心力衰竭病人的信息熵值呈现下降趋势，有心脏骤停现象的病人的信息熵值最小，对应着临床上意味着病人的生命已进入到危险阶段。此时是临床救治病人的关键时期。该研究结果对临床自动诊断具有重要的意义，特别是在长时动态心电监护过程中，可以起到及时报警作用，挽救病人的生命。
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