發(fā)布時(shí)間：2018-03-23 06:02

  本文選題：心臟驟停　切入點(diǎn)：小波變換　出處：《生物醫(yī)學(xué)工程研究》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了預(yù)測(cè)心臟驟停,應(yīng)用小波變換和Adaboost算法建立心臟驟停預(yù)測(cè)模型。首先用小波變換方法對(duì)正常竇性心律心電數(shù)據(jù)和有心臟驟停癥狀患者的心電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提取特征值,再用Adaboost算法對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行分類來(lái)預(yù)測(cè)心臟驟停的發(fā)生。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本模型分類預(yù)測(cè)效果較好,在心臟驟停發(fā)生前5min,其預(yù)測(cè)精度高達(dá)97.56%,為心臟驟停的預(yù)測(cè)提供了一種有參考價(jià)值的方法。
[Abstract]:In order to predict cardiac arrest, the prediction model of cardiac arrest was established by wavelet transform and Adaboost algorithm. Firstly, the normal sinus rhythm data and cardiac electrical data of patients with sudden cardiac arrest were analyzed by wavelet transform, and the characteristic values were extracted. Then the Adaboost algorithm is used to classify the two kinds of data to predict the occurrence of cardiac arrest. Five minutes before cardiac arrest, the prediction accuracy is as high as 97.56, which provides a valuable method for the prediction of cardiac arrest.
【作者單位】： 吉林大學(xué)儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃課題(2015BAI02B04) 吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究規(guī)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(440020031134) 吉林省發(fā)改委省級(jí)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2016C052-2) 吉林市科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2015313013)
【分類號(hào)】：R541.78;TN911.6

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本文編號(hào)：1652183