【摘 要】
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《中国心血管健康与疾病报告2020》中统计数据表明,心血管疾病的致死率高于肿瘤等其它疾病,位于现阶段国内疾病死亡率的首位。充血性心力衰竭（Congestive heart failure,CHF）患者在没有及时得到治疗的情况下其死亡概率会大幅度提升,若能实现CHF的早期诊断,使病患及时得到治疗,可有效阻止病情进一步的恶化,从而降低CHF疾病的死亡率。CHF的临床诊断方式包括查看病史、分析病症和体征
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《中国心血管健康与疾病报告2020》中统计数据表明,心血管疾病的致死率高于肿瘤等其它疾病,位于现阶段国内疾病死亡率的首位。充血性心力衰竭（Congestive heart failure,CHF）患者在没有及时得到治疗的情况下其死亡概率会大幅度提升,若能实现CHF的早期诊断,使病患及时得到治疗,可有效阻止病情进一步的恶化,从而降低CHF疾病的死亡率。CHF的临床诊断方式包括查看病史、分析病症和体征、心脏磁共振、血液生化分析以及超声心动图等,由于心电信号在临床检测中具有高效、无创、经济、简便等特性,因此得到广泛应用。心电信号自动分析技术可以辅助医疗人员提高CHF的诊断效率,实现早诊断、早治疗,继而降低患者的死亡风险,同时也减轻了医护人员的工作负担。针对不同CHF患者心电信号形态多样、个体间差异性大和存在导联相关性等问题,本文构建了基于心率变异性（Heart Rate Variability,HRV）多域特征融合的CHF自动检测模型,充分利用HRV信号的导联无关性特征,从多个特征域对HRV信号进行表征,实现了CHF的自动检测。针对HRV信号缺乏心动周期内的细节信息而导致CHF的检测精度较差的问题,提出了融合HRV和心电信号波形信息的CHF的自动检测模型,从而实现了更为精准的CHF自动检测。具体研究内容如下:（1）提取了HRV信号的时频域、混沌域和熵的特征,从不同的特征域角度表征了CHF患者的HRV变化,通过多域特征的有效融合实现了CHF的精准检测。利用Physionet网站上的心电数据进行了实验测试,经五折交叉验证,正常人和CHF患者的分类准确率、特异度和敏感度分别达到96.00%、96.39%、95.52%。（2）同步提取了心电信号的波形信息和HRV特征,将HRV特征拼接到波形信息矩阵中。构建深度回声状态网络,自动提取融合信号中的多尺度特征,通过多尺度特征的综合分析,实现了CHF的精准检测。经五折交叉验证,正常人和CHF患者的分类准确率、特异度和敏感度分别达到99.19%、98.64%、99.84%。进一步提升了CHF的检测精度。
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