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摘要
为了解决在阵发性房颤中持续时长较短的房颤检测问题,本文提出了一种基于随机森林的阵发性房颤自动检测算法。该算法主要是利用了在房颤发生时期心电图的RR间期绝对不规则这一特点,并采用了一种滑动窗口模式,分别从时域、频域和非线性分析3个方面进行特征提取,最后通过随机森林进行房颤检测,并将检测结果与数据实际标注对比。数据采用的是MIT-BIH房颤数据库,其最终敏感性(Se)、特异性(Sp)和阳性检测率(+P)分别为99.12%、98.86%、98.46%,实验结果证明了该算法的有效性。
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为了解决在阵发性房颤中持续时长较短的房颤检测问题,本文提出了一种基于随机森林的阵发性房颤自动检测算法。该算法主要是利用了在房颤发生时期心电图的RR间期绝对不规则这一特点,并采用了一种滑动窗口模式,分别从时域、频域和非线性分析3个方面进行特征提取,最后通过随机森林进行房颤检测,并将检测结果与数据实际标注对比。数据采用的是MIT-BIH房颤数据库,其最终敏感性(Se)、特异性(Sp)和阳性检测率(+P)分别为99.12%、98.86%、98.46%,实验结果证明了该算法的有效性。
