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基于动态心电的支持向量机模型对心肌梗死后心脏性死亡的预警研究  
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【英文篇名】 Support vector machine models based on heart-rate dynamics for prediction of cardiac death after acute myocardial infarction
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【作者】 尹蕾蕾; 宋涛; 张英涛; 王秀杰; 承恒达; 曲秀芬;
【英文作者】 YIN Lei-lei; SONG Tao; ZHANG Ying-tao; WANG Xiu-jie; CHENG Heng-da; QU Xiu-fen; Emergency Department the First Affiliated Hospital of Harbin Medical University; Department of Cardiology the First Affiliated Hospital of Harbin Medical University; School of computer Science and Technology; Harbin Institute of Technology;
【作者单位】 哈尔滨医科大学附属第一医院急诊内科; 哈尔滨医科大学附属第一医院心内科; 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 中国心脏起搏与心电生理杂志 , Chinese Journal of Cardiac Pacing and Electrophysiology, 编辑部邮箱 2016年 05期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 心血管病学; 心脏性死亡; 急性心肌梗死; 支持向量机; 心率变异性;
【英文关键词】 Cardiology; Cardiac death; Acute myocardial infarction; Support vector machine; Heart rate variability;
【摘要】 目的探讨基于动态心电指标建立的支持向量机(SVM)模型对急性心肌梗死(AMI)后心脏性死亡的预警作用。方法入选2009年1~12月住院的AMI患者226例,入院一周记录动态心电图并获取心率变异性(HRV)、心率减速力(DC)和心率加速力(AC)等心电指标。建立基于这些心电指标特征的SVM模型,依据随访结果进行机器学习及分类研究。其分类结果与左室射血分数(LVEF)、R-R间期标准差(SDNN)和DC进行比较分析。采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)来评价各指标的预警能力,并进行多因素Logistic回归分析。结果最后共208例纳入分析,其中男性150例,女性58例,平均年龄60岁。在平均随访28个月期间内,12例发生心脏性死亡。通过特征选择建立了三个最优SVM模型:A、5维特征(5种HRV时域指标);B、6维特征(4种HRV时域指标+DC+AC);C、8维特征(5种HRV时域指标+DC+AC+平均心率)。三个模型的AUC值分别为0.890、0.888和0.858,明显高于LVEF、SDNN和DC的0.742(P<0.01)、0.793(P<0.05)和0.740(P<0.01)。多因素逐步Logistic回...
【英文摘要】 Objective To investigate the warning function of support vector machine(SVM)models based on heart-rate dynamics for prediction of cardiac death after acute myocardial infarction(AMI). Methods A total of226 AMI patients were admitted to First Affiliated Hospital of Harbin Medical University from January 2009 to December 2009.Multivariate heart-rate dynamics parameters such as heart-rate variability(HRV),deceleration capacity of heart rate(DC)and acceleration capacity of heart rate(AC)extracted from Holter mo...
【基金】 黑龙江省卫生计生委科研课题资助项目(编号:2014-298)
【更新日期】 2017-01-17
【分类号】 R542.22
【正文快照】 feature vector(5HRV indices);B.6dimension feature vector(4HRV indices+DC+AC);and C.8dimensionfeature vector(5HRV indices+DC+AC+mean heart rate).Mean AUC of 5dimension vector was 0.890,0.888for 6dimension vector and 0.858for 8dimension vector,compared with

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