10.3969/j.issn.1009-8011.2023.07.002
基于心电动力学离散特征与SVM模型的AMl早期筛查研究
目的 以急性心肌梗死(AMI)患者和健康人的心电动力学(CDG)数据为基础,研究一种新早期筛查模型用以评估健康人群和AMI患者.方法 训练集包括1500例AMI患者和1500名健康个体.在2000人中验证了SVM模型.测试无或有轻度症状的AMI患者的心电(ECG)信号,获取ECG信号的CDG数据,分析CDG数据的离散度特征,并基于支持向量机(SVM)建立早期筛查模型以评估健康人群和AMI患者.结果 AMI患者CDG数据的离散度特征的定量值与健康个体存在显著差异,AMI患者的CDG数据比正常人的CDG数据混
急性心肌梗死、心电动力学数据、离散特征、支持向量机模型、早期筛查算法
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R446.1(诊断学)
^A苏州高新区医疗卫生科技计划项目^B2018Z005^D1
2023-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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