【摘 要】
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针对心肌梗死临床诊断过程中临床实用性和准确率不高的问题,提出一种基于12导联心电图(ECG)的心肌梗死的辅助诊断方法。首先,对12导联ECG做去噪和数据增强处理;其次,分别对各
【机 构】
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郑州大学电气工程学院; 清华大学自动化系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61673355）；国家自然科学基金青年科学家基金（61603344）；河南省高等教育重点研究项目（15A120017）
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针对心肌梗死临床诊断过程中临床实用性和准确率不高的问题,提出一种基于12导联心电图(ECG)的心肌梗死的辅助诊断方法。首先,对12导联ECG做去噪和数据增强处理;其次,分别对各导联ECG信号提取包含标准差、峰度系数、偏度系数的统计特征,以此反映信号的形态特征;提取包含香农熵、样本熵、模糊熵、近似熵和排列熵多类熵特征以此表征ECG信号时间序列的时间与频谱复杂性、新模式产生的概率、规律性和不可预测性以及检测信号微小变化;然后,融合ECG信号的统计特征和熵特征;最后,基于随机森林算法在病人内和病人间两种模式下进行分析和验证,并通过交叉验证防止过拟合。结果表明,病人内模式下算法准确率和F1值分别为99.98%和99.99%,病人间模式下准确率和F1值分别为94.56%和97.05%,与基于单导联的诊断方法相比,12导联诊断心肌梗死更符合医生临床诊断逻辑。
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