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题名便携心电传感器的心房肥大诊断研究
被引量：3
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作者
陶泳任
陈冠雄
沈海斌
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机构
浙江大学超大规模集成电路设计研究所
杭州易和网络有限公司
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2014年第9期55-57,61,共4页
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文摘
基于便携式传感器的模式识别在心电(ECG)监护领域具有广泛的应用前景,并且在心律不齐、心肌梗塞、心室肥大等心电的识别算法上都已有大量的研究与应用,但在心房肥大诊断上却未有模式识别相关的研究成果。心房肥大病症的心电数据量不足给研究造成重大障碍,部分分类器无法适应小样本训练下的分类。针对小样本训练进行研究,对比了不同分类方法,显示了基于统计模式识别的支持向量机(SVM)应用于心房肥大的应用潜力。另外,由于不同个体的心房肥大心电存在差异,在实际应用环境中,SVM存在无法良好泛化的问题,存在类别错分的医学风险。针对类别错分情况,采用分类器融合的方法改进分类器,提出了在SVM分类器输出端增加了拒绝域的分类器(SVM-R)的方法。实验结果表明:SVMR有较高的分类准确率与诊断可信度。
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关键词
心房肥大
小样本
支持向量机
分类器融合
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Keywords
atrial hypertrophy
small sample
support vector machine （SVM）
chassifer fusion
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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