您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
一种基于RR间期心电数据和集成学习的房颤节律识别方法
- 专利权人:
- 南京医科大学
- 发明人:
- 杨佳颐,刘宾,向文涛,杨振宇,朱浚仪,李建清,朱松盛
- 申请号：
- CN202110577296.3
- 公开号：
- CN113343805A
- 申请日:
- 2021.05.26
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于RR间期心电数据和集成学习的房颤节律识别方法，对心电RR间期的数据进行特征提取，融合LightGBM和LSTM算法，采用集成学习的方式进行训练和测试，用以识别样本是否发生房颤节律，包括：特征提取和集成学习，具体包含统计学特征和时频特征；分类算法：通过提取的统计学特征，采用LightGBM算法进行分类并得到预测概率P1，通过提取的时频特征，采用LSTM算法进行分类得到预测概率P2；融合策略：通过加权平均法融合计算出最终的预测概率P，根据P的大小进行阈值判定，测试样本是否为房颤节律。本发明在测试集上经过10次交叉验证，所提出的集成学习分类算法的准确率达97.14％。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
