51黑料吃瓜在线观看,51黑料官网|51黑料捷克街头搭讪_51黑料入口最新视频

目的 胸外按壓及電除顫是救治心臟驟停患者的兩種常用手段，對(duì)患者進(jìn)行電除顫前需分析其心電圖(electrocardiogram, ECG),而胸外按壓會(huì)干擾患者的心電分析。本研究設(shè)計(jì)了一種用于心肺復(fù)蘇的心電分析算法以及配套心電采集模塊，以解決因胸外按壓偽跡導(dǎo)致的心電誤識(shí)別為室顫的問(wèn)題。方法 該心電采集模塊采用若干模擬數(shù)字電路搭建而成。自動(dòng)分析程序采用經(jīng)近似熵算法改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network, CNN)模型進(jìn)行心電分類。采用MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行驗(yàn)證，并在實(shí)機(jī)測(cè)試中通過(guò)在心電采集模塊中耦合同頻段干擾進(jìn)一步驗(yàn)證。結(jié)果 相比無(wú)近似熵改進(jìn)版本的分類程序，使用該CNN模型分析程序可將含同頻段偽跡的正常心電識(shí)別準(zhǔn)確率由CNN的86.3%提升至97.78%;在存在同頻段偽跡的實(shí)機(jī)測(cè)試中，使用該分析程序可將心電識(shí)別準(zhǔn)確率由20%提升至96%。測(cè)試結(jié)果表明，當(dāng)存在非同頻段偽跡干擾時(shí)，該設(shè)計(jì)模塊分類準(zhǔn)確；當(dāng)存在同頻段偽跡的情況下，對(duì)正常心電信號(hào)的心電分類準(zhǔn)確率依然高達(dá)90%以上。結(jié)論 基于熵和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的抗按壓偽跡干擾心電自動(dòng)識(shí)別性高、抗干擾能力強(qiáng)，后續(xù)可推薦其用于自動(dòng)胸外按壓電除顫一體機(jī)等高同頻段偽跡場(chǎng)合的心電采集與自動(dòng)診斷，以減少誤判。