基于复杂网络映射的房颤脉检测

发布时间：2018-01-29 14:02

本文关键词： 脉搏波阵发性房颤复杂网络可视图法支持向量机　出处：《计算机科学》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了探索脉搏波中蕴含的复杂性及简便快速地检测心房颤动,结合中国传统医学中"房颤脉"的概念,设计了一种基于复杂网络的房颤脉检测方法。将光电容积脉搏波的时间序列按可视图法映射成复杂网络,将平均心率与复杂网络的度分布作为支持向量机的输入,基于高斯径向核函数设计了二分类的支持向量机。针对阵发性房颤患者的实验表明,这种方法可以有效地分辨病人的发病状态和正常状态。
[Abstract]:In order to explore the complexity of pulse wave and to detect atrial fibrillation easily and quickly, we combined the concept of "atrial fibrillation pulse" in traditional Chinese medicine. A method of detecting atrial fibrillation pulse based on complex network is designed. The time series of photovolumic pulse wave are mapped to complex network according to visual graph. Taking the mean heart rate and the degree distribution of complex network as the input of support vector machine, a two-classification support vector machine is designed based on Gao Si radial kernel function. The experimental results for patients with paroxysmal atrial fibrillation show that this method can be applied to the patients with paroxysmal atrial fibrillation. This method can effectively distinguish the patient from the normal state.
【作者单位】：东北大学计算机科学与工程学院;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61101121)资助
【分类号】：O157.5;R541.75
【正文快照】： 1引言心房颤动即房颤,常发生于75岁以上的器质性心脏病患者中,是比较常见的持续性心律失常。房颤时由于心房失去有效的收缩功能,心房激动的频率达300~600次/分,导致心跳频率快且不规则,有时候可达100~160次/分[1]。房颤患病率还与其他心血管疾病(如冠心病、高血压等)有关,危害

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