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建立了基于心率變異性(heart rate variability,HRV)信號分析的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)模型,以尋求用于充血性心衰(congestive heart failure,CHF)診斷的最佳向量-網(wǎng)絡(luò)組合.結(jié)果表明,將經(jīng)過改進的BP算法和小波分析所抽取的特征向量相結(jié)合所獲得的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷敏感性和特異性上有著均衡且優(yōu)良的表現(xiàn),并且經(jīng)由AR模型譜估計獲取的向量價值也不亞于小波分析所提取的特征向量.因此,基于HRV信號分析的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于診斷CHF可作為臨床診斷的一種重要參考方法.