【摘 要】
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针对房颤事件中的节律异常特性,提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号的二维节律特征,并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先,将心脏搏动视为非线性动力学系统,应用相空间重构理论将一维时间序列映射到高维相空间中,从而获取BCG信号中表征房颤过程节律异常的相空间轨迹特征.其次,探讨了重构过程中适于房颤诊断的最优嵌入维数和时间延迟参数,并结合卷积神经网络实现了对房颤的智能诊断.最终,通过对59名受试者提取到的2000组BCG数据进行十折交叉验证,所
【机 构】
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东北大学 医学与生物信息工程学院, 辽宁 沈阳 110169
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针对房颤事件中的节律异常特性,提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号的二维节律特征,并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先,将心脏搏动视为非线性动力学系统,应用相空间重构理论将一维时间序列映射到高维相空间中,从而获取BCG信号中表征房颤过程节律异常的相空间轨迹特征.其次,探讨了重构过程中适于房颤诊断的最优嵌入维数和时间延迟参数,并结合卷积神经网络实现了对房颤的智能诊断.最终,通过对59名受试者提取到的2000组BCG数据进行十折交叉验证,所提方法的分类准确率达到91.00％,与基于经典时频特征的机器学习方法相比较,有较为明显的提高,从而验证了所提方法的优越性.
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