基于非线性多参数的心脏室颤预测

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心血管疾病中心肌缺血导致室颤(Ventricular Fibrillation: VF)所引起的死亡占有相当的比例, 在病变发生之前预测到即将发生的病变, 为治疗赢得时间具有重要的意义.本文以5条家犬为研究对象造VF模型, 采用非线性多参数分析方法即新的关联维估计方法-高斯核(Gaussian kernel: GK)算法和Lyapunov指数估计方法, 对VF发生前后心电信号的非线性特性变化进行了研究, 同时给出了关联熵h2的估计.研究结果表明, 当心肌缺血造成心功能降低时, 3个参数会同时降低, 而其中
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