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公开(公告)号:CN110739085A
公开(公告)日:2020-01-31
申请号:CN201910968233.3
申请日:2019-10-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用Apriori算法识别短期单导联心电图心房颤动的方法,具体采用了一种基于Apriori算法的数据挖掘算法,用来从短期单导联心电图中识别房颤。本发明提出的算法基于Bin等人提出的37个特征,利用数据挖掘的思想,进行与房颤强关联的重要特征的筛选,用关联规则识别房颤,不仅提高了识别精度,而且为临床医师的房颤检测提供了客观的参考。在来自2017 PhysioNet/CinC Challenge数据集上采用10交叉进行了实验,数据库中共包含8528组心电数据,在识别房颤类别的F1平均分数约为0.94,而Bin等人的算法中,房颤类别的F1平均分数约为0.78,可以证明本文算法的有效性。