fivitivity

自动心律失常检测的发展...

心律不齐，一种异常心律，是心脏病的最常见类型之一。心律不齐的自动检测和分类对于减少因心脏疾病而导致的死亡可能很重要。这项工作提出了使用单通道心电图（ECG）信号的多级心律失常检测算法。在这项工作中，使用心率变异性（HRV）以及形态学特征和小波系数特征可用于检测9种心律失常。统计，熵和基于能量的特征被提取并应用于基于机器学习的随机森林分类器。两项工作中使用的数据均取自4个广泛的数据库（CPSC和CPSC Extra，PTB-XL，G12EC和Chapman-Shaoxing和ningbo数据库），可用于Phancionet。具有HRV和时域形态特征，平均准确度为85.11％，敏感性为85.11％，精度为85.07％，F1得分为85.00％，而HRV和小波系数特征则获得了90.91％的精度，90.91％fivitivity，90.91％fivitivity，90.90％的速度和90％的精确度，90.96％和90％。对仿真结果的详细分析确认，所提出的方案有效地检测了单渠道心电图记录的心律不齐类别。在工作的最后一部分中，使用Raspberry Pi在硬件上实现了建议的分类方案，以实时ECG信号分类。