陈序
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
- 供职机构：四川省人民医院更多>>
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- 相关领域：医药卫生电子电信更多>>
- 阵发性和持续性房颤的分类方法研究被引量：8
- 2012年
- 目前,人们对房颤维持和终止的机制还没有完全了解,因此对阵发性房颤和持续性房颤的分类具有非常重要的研究意义。鉴于此,本研究提出一种新的分类方法。根据主成分分析从单导联心电信号中提取出房颤信号,其次计算提取到的房颤信号的特征,最后用分类器对阵发性和持续性房颤进行分类。提出将房颤波的复杂度作为房颤波波动复杂度的表征。对阵发性和持续性房颤分类的实验结果表明,预测的总正确率是90%。在1 000次随机性实验中,最高分类正确率可达到92%,平均正确率为77.12%。该方法可以很好的对两类房颤进行分类,对预测房颤的自发性终止有一定的指导意义。
- 刘广雄饶妮妮钱梦瑶刘定宇李杰尹立雪陈序王刚
- 关键词：主成分分析复杂度
- 基于非平稳特征从单导联ECG中提取房颤信号
- 2011年
- 目前,房颤(AF)信号提取算法大部分是针对多导联(12导)心电图(ECG),但是多导联的监护系统移动性不强,单导联监护系统由于灵活方便,将成为未来"可移动化"的AF监护系统的发展趋势。从单导联提取AF信号的方法有模板匹配法,然而,该方法受ECG波形的形态以及噪声的影响较为严重,鲁棒性较差。有鉴于此,本文提出了一种新方法。新方法利用AF信号在时间上的非平稳性,把单导联ECG进行扩维(分段),然后再利用盲源提取算法进行AF信号的提取。实验结果表明,新方法能够很好地从单导联ECG中提取AF信号,计算时间较短,具有应用于实时无线AF监护系统的前景。
- 刘广雄饶妮妮王刚王云鹤梁大松尹立雪陈序
- 关键词：房颤
- 应用谱减法和均方协预测误差算法提取房颤信号
- 2010年
- 提出一种用于从单导体表ECG间接提取房颤信号的算法,并且进行了实际房颤数据的提取验证。所用心电数据是持续性房颤病人在房颤发作时采集到的单导体表心电图。算法分为两个阶段:第一阶段,采用基于盲源提取的均方协差预测算法(MSCPE)提取房颤信号中的主心电波成分(主要为R波等);第二阶段,提出了经过修改的谱减法算法,用于提取房颤信号。实验结果表明,提出算法的性能有良好的提取效果,提取房颤信号频谱集中度(SC)的平均值达到66.04%,fp平均值为4.031 3 Hz,与其他算法比较有明显的优势。
- 李杰王刚饶妮妮刘广雄王云鹤尹立雪陈序
- 关键词：谱减法房颤
