基于心电特征参数的心肌梗死疾病辅助诊断模型的建立

发布时间：2018-03-15 18:25

  本文选题：心肌梗死　切入点：小波变换　出处：《郑州大学学报(医学版)》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目的:建立基于心电特征参数的心肌梗死疾病辅助诊断模型。方法:取PTB数据库中的158例心肌梗死患者为病例组,90例健康志愿者为对照组,提取这2组的ECG V5导联信号波形并进行预处理,用小波变换结合窗口函数的方法提取11个心电特征参数,采用独立样本t检验和精确概率法筛选特征参数,并进行归一化处理,建立logistic回归模型和支持向量机模型并比较其性能。结果:Logistic回归模型和支持向量机模型的诊断准确率分别为95.1%和96.0%。结论:Logistic回归模型和支持向量机模型对心肌梗死的分类诊断均具有重要的理论和临床价值。
[Abstract]:Objective: to establish an auxiliary diagnosis model of myocardial infarction based on ECG characteristic parameters. Methods: PTB database of 158 patients with myocardial infarction as case group 90 healthy volunteers as control group. The two groups of ECG V5 lead signal waveforms were extracted and preprocessed. Eleven ECG characteristic parameters were extracted by wavelet transform combined with window function. The independent sample t-test and accurate probability method were used to screen the characteristic parameters, and the normalized processing was carried out. Logistic regression model and support vector machine model were established and their performances were compared. Results the diagnostic accuracy of the two models were 95.1% and 96.0, respectively. Conclusion the diagnostic accuracy of logistic regression model and support vector machine model are 95.1% and 96.0 respectively. Classification diagnosis has important theoretical and clinical value.
【作者单位】： 郑州大学电气工程学院;
【分类号】：R542.22

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本文编号：1616421