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题名用于睡眠呼吸暂停检测的心电特征稳定性分析
被引量:4
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作者
董孝彤
曲新亮
魏守水
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机构
山东大学控制科学与工程学院
山东第一医科大学第一附属医院
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出处
《生物医学工程研究》
2020年第1期6-10,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(81871444)
山东省重点研发计划项目(2018GSF118133)。
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文摘
基于心电信号(electrocardiogram,ECG)的睡眠呼吸暂停检测具有十分重要的意义,很多研究致力于提高检测的准确率却忽视了特征的稳定性。本研究对用于睡眠呼吸暂停检测的心电特征进行稳定性分析,并建立呼吸暂停事件检测模型。基于集成稳定特征选择策略,将最小冗余最大相关(minimal-redundancy-maximal-relevance,mRMR)特征选择方法与稳健排序聚合(robust rank aggregation,RRA)方法结合,对45个心电特征进行稳定性分析。使用10折交叉验证及支持向量机(SVM)进行特征验证及检测模型建立。最终使用14个特征建立分类模型,在独立测试集上实现Acc=90.03%,Se=86.71%,Sp=91.73%,所选特征在稳定性及检测准确率方面有明显提高。
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关键词
心电信号
睡眠呼吸暂停
稳定特征选择
支持向量机
最小冗余最大相关
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Keywords
Electrocardiogram
Sleep apnea
Stability feature selection
Support vector machine
Minimal-redundancy-maximal-relevance
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
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