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《华东师范大学》 2010年
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心电图常见疾病的统计模式识别分类方法的应用研究

童佳斐  
【摘要】: 随着现代社会的不断进步和发展,人们越来越认识到健康的重要性。心脏病是常见病和多发病,而且具有致命性。许多心脏病患者在到达医院急诊室之前,医生基本不清楚其具体情况,无法进行及时的抢救,所以快速及时的诊断和治疗是十分必要的。 本文首先介绍了心电图自动诊断的相关工作,给出了基于医生经验的29种常见的心电图疾病诊断规则,实验表明,根据医生经验获得的心电图特征有更好的效果。 接着具体介绍了两种统计模式识别分类方法——贝叶斯分类器和支持向量机分类器,并且利用MIT-BIH进行实验,支持向量机分类器的分类效果要优于贝叶斯分类器。随后针对实际的临床十二导联心电图数据,实验了两种支持向量机的分类方法。 最后介绍和分析了分类器组合的方法,串行分类器组合算法的特异度和灵敏度离实际应用还有很大的差距。 目前,我们实验的支持向量机分类方法已经移植到了远程心电诊断中心,将根据反馈不断完善应用效果。
【学位授予单位】:华东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:R444;TP391.4

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