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校正积分形状平均法应用于心电图检测阻塞性睡眠呼吸暂停。 (英文) Zbl 1168.68515号

摘要:我们提出了一种称为校正积分形状平均(CISA)的技术,用于量化一组信号中的形状和形状差异。CISA可用于解释纯粹由仿射时间扭曲(抖动和膨胀/压缩)引起的信号差异,从而提供对固有形状波动的访问。CISA还可用于定义具有有用数学特性的形状之间的距离;可以定义一组信号的平均形状信号,其使该组与平均值的平方形状距离之和最小。CISA程序还允许联合估计仿射时间参数。通过数值模拟来支持CISA平均值和参数的获取算法。由于CISA提供了一个定义良好的形状距离,因此它可以用于基于距离度量的形状聚类应用程序,例如“(k)-均值”。我们提出了一个应用,将CISA形状聚类应用于从睡眠呼吸暂停患者心电图中提取的P波。由此产生的形状聚类将呼吸暂停期间记录的ECG片段与正常呼吸期间记录的心电图片段区分开来,敏感性为81%,特异性为84%。

MSC公司:

68吨10 模式识别、语音识别
92 C50 医疗应用(通用)
94甲13 信息与通信理论中的探测理论

软件:

fda(右)
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

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