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心血管系统疾病
基于机器学习的心肺复苏干扰下心电节律识别算法研究
目的设计一种在心肺复苏干扰下识别心电节律的算法,以此减少心电节律识别错误率,缩短分析时间。方法采用13个特征值构建神经网络,基于机器学习的方法优化算法,增加心电节律识别的准确率。结果设计算法在干扰下对心电节律的识别有很高的准确率,尤其在VT的识别上,达到100%的准确率,即使在干扰较强(SNR=-12)时,对各种类型节律的辨识准确率也均在95%以上。结论构建的算法在心电节律识别时鲁棒性较强,通过基于受干扰心电信号数据进行的性能评估,证明该算法即使在信号受到特别高水平的干扰时,也能实现室颤和室速节律的准确辨识。
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2021年06期
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