基于小波变换和Adaboost算法的心脏骤停预测模型研究

发布时间：2018-03-23 06:02

  本文选题：心脏骤停　切入点：小波变换　出处：《生物医学工程研究》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了预测心脏骤停,应用小波变换和Adaboost算法建立心脏骤停预测模型。首先用小波变换方法对正常窦性心律心电数据和有心脏骤停症状患者的心电数据进行分析、提取特征值,再用Adaboost算法对两种数据进行分类来预测心脏骤停的发生。实验验证,本模型分类预测效果较好,在心脏骤停发生前5min,其预测精度高达97.56%,为心脏骤停的预测提供了一种有参考价值的方法。
[Abstract]:In order to predict cardiac arrest, the prediction model of cardiac arrest was established by wavelet transform and Adaboost algorithm. Firstly, the normal sinus rhythm data and cardiac electrical data of patients with sudden cardiac arrest were analyzed by wavelet transform, and the characteristic values were extracted. Then the Adaboost algorithm is used to classify the two kinds of data to predict the occurrence of cardiac arrest. Five minutes before cardiac arrest, the prediction accuracy is as high as 97.56, which provides a valuable method for the prediction of cardiac arrest.
【作者单位】： 吉林大学仪器科学与电气工程学院;
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划课题(2015BAI02B04) 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究规划重点项目(440020031134) 吉林省发改委省级产业创新专项资金项目(2016C052-2) 吉林市科技发展计划项目(2015313013)
【分类号】：R541.78;TN911.6

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本文编号：1652183