一种新的房颤心电融合特征提取方法

心房颤动(简称房颤)是临床上最常见的心律失常之一。阵发性房颤的发作具有突发性、反复性且发作时间短暂等特点,因而临床上往往难以及时捕捉到房颤心电而造成误诊漏诊等现象。它在心电图上的表征主要为:①P波缺失,代之房颤波(f波);②RR间期绝对不规则。针对这两个表现,文中提出了一种新的房颤心电融合特征提取方法。首先对心电信号进行去噪处理,并对去噪后的心电信号进行可调品质因子小波变换;其次,对QRS波群频带的重构信号进行R峰的自动检测,并计算RR间期变异系数与子串长度概率分布熵;然后,绘制P波频带范围内小波系数的T-lag散点图,并提取置信散度距离和与置信散度指数;最后将这两类特征构成房颤心电融合特征,并结合MIT-BIH心房颤动数据库与超限学习机完成房颤的自动检测,以验证所提方法的可行性与有效性。文中所提方法的平均检测结果的准确率、敏感度和特异度分别为96. 36%,94. 64%,98. 15%,表明所提方法能够有效地完成房颤心电的自动识别。

基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法

阵发性房颤是一种最为常见的心律失常,发作时心电图主要表现为RR间期绝对不规则以及P波缺失。已有阵发性房颤的自动检测方法仅依赖于心电信号的时域信息,从而使得检测准确率不高。鉴于小波相干分析可以同时展现信号的时域和频域信息,文中提出了一种基于小波相干分析的阵发性房颤自动检测方法。首先,对所有的心电信号预处理;其次,对模板与待测心电信号分别进行小波相干分析得到其小波相干图;进而,计算小波相干值均值、比率和交叉小波相位角方差构成房颤心电特征;最后,将上述特征结合超限学习机完成阵发性房颤的自动检测。文中通过MIT-BIH房颤数据集验证所提算法的有效性与可行性,数值实验结果达到准确率97. 81%,敏感性98. 54%,特异性98. 61%。

以学生为中心的高中体育课堂教学模式构建

随着新课改的不断深入和素质教育的不断推进,高中体育教学越来越注重创新理念的融入,旨在改变传统的以教师为主体的教学模式。在新的教学模式下,以学生为主体,鼓励学生自主学习,以此更好地促进学生自身综合实力的提高,充分体现出学生在高中体育教学中的主体地位。本文将从高中体育的现状、在高中体育课堂上构建以学生为中心的教学模式的重要性以及该如何来构建以学生为中心的教学模式三方面进行探析。