一种基于小波代价敏感随机森林算法的房颤诊断方法
- 专利权人:
- 天津理工大学
- 发明人:
- 王劲松,黄玮,肖月月
- 申请号：
- CN202011275088.X
- 公开号：
- CN112294335A
- 申请日:
- 2020.11.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 基于小波代价敏感随机森林算法的房颤诊断方法，该方法包括：对来自从医院收集的心电图(ECG)进行标记获得源数据矩阵，再采用小波变换对房颤信号进行分解与重构，得到去噪的房颤数据集；然后采用主成分析(PCA)对得到的房颤数据进行数据预处理；最后利用提出的代价敏感随机森林算法对处理好的数据进行训练与测试，并输出最终的诊断结果。该方法不仅能更好的提取到房颤信号的特征，还考虑到选择每个特征的代价敏感性，这使得整体的诊断精度能有显著提升。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
