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文檔簡介
1、發(fā)生在院外的心室纖顫(Ventricular Fibrillation，VF)和室性心動過速(Ventricular Tachycardia，VT)的存活率極低，而自動體外除顫器(Automated External Defibrillator，AED)是一種能顯著提高心臟病患存活率的醫(yī)療設備。美國心臟協(xié)會(American Heart Association，AHA)對AED自動診斷算法提出的要求是:分類可電擊復律心律(Shockab
2、le Rhythms，ShR)的靈敏度應高于90％，分類不可電擊復律心律(Non-shockable Rhythms，NShR)的特異性應高于95％。
Hurst指數(shù)作為一個非線性描述符，可用于判斷時間序列數(shù)據(jù)遵從隨機游走還是有偏的隨機游走過程。由于心電圖(Electrocardiogram，ECG)普遍存在著自相似性和長相關性，我們認為Hurst指數(shù)可應用于AED自動診斷算法。
本文使用Hurst指數(shù)對ECG信號的
3、非線性動力學特征進行量化，并依據(jù)量化結果來對不同病理狀態(tài)的ECG信號進行分類。我們采用領域內的權威數(shù)據(jù)庫(MIT-BIH Arrhythmia Database，CU Database和VF Database)來驗證算法的性能。對取自上述數(shù)據(jù)庫的85，028個3秒長度的心電圖片段的分析結果表明，在選取合理閾值的情況下，Hurst指數(shù)分析法的靈敏度為96.27％，特異性為96.97％，滿足AHA對AED算法性能的要求。
此外，我
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