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vs.PerAF）。然而，以前的大多数工作都忽略了CFAE信号质量的评估，以及研究其随时间变化和不同记录位置之间的稳定性。因此，心房基质评估可能不可靠或不准确。这项工作的目的一方面是利用一组简化的非线性指数，这些指数已应用于从ParAF和PerAF患者记录的CFAE，以评估记录内和患者内稳定性，另一方面，生成一个简单的分类模型来区分它们。递归定量分析的主频（DF）、AF周期长度、样本熵（SE）和确定性（DET）是分析的指标，以及用于指示相应变化的变异系数（CV）。对记录内稳定性的分析表明，丢弃有噪声或伪影的CFAE片段会导致DET和SE的任何片段长度的CV（%）发生显著变化，较长片段的CV（%）下降幅度更大。患者内稳定性使DET的CV（%）变化较大，而SE在任何节段长度上的CV变化更大。为了区分ParAF和PerAF，分别使用了相关矩阵过滤器和随机森林，以去除冗余信息并根据相关性对变量进行排序，同时建立了粗树模型，优化组合了高排名指数，并使用留一交叉验证进行了测试。在区分ParAF和PerAF时，结合SE和DF的分类性能最好，准确率（Acc）为88.3%，而DET提供的单个Acc最高，达到82.2%。这项工作表明，由于一个记录地点或不同记录地点之间CFAEs数据的平均值具有高度可变性，这可能导致基于CFAE的心房底物特征的过度简化。此外，仔细选择输入到简单分类模型的简化特征集有助于准确识别ParAF与PerAF的CFAE。<\/jats:p>“，”DOI“：”10.3390\/e24091261“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2022,9,8]]，”date-time“：”2022-09-08T08:18:32Z“，”timestamp“：166262512000}，”page“：“1261”，“source“：”Crossref“，”is-referenced-by-count“：0，”title“：[“应用非线性指数表征心房颤动中心房基质的实际考虑因素”]，“前缀”：“10.3390”，“卷”：“24”，“作者”：[{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/00000-0002-6253-6260”，“authenticated-ORCID”：false，“给定”：“Emanuela”，“family”：“Finotti”，“sequence“：”first“，”affiliation“：[]｝，｛”ORCID“：”http:\/\/ORCID.org/0000-0003-4709-993“，”authenticated 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