TY -非盟的,小玲AU - Li Jimin盟——张,成好盟——刘,明非盟-熊,彭盟——元,鑫盟- Li Yifei AU -林,冯盟——刘Xiuling PY - 2019 DA - 2019/01/03 TI -心房纤颤的检测复杂网络和卷积递归神经网络的组合SP - 8057820六世- 2019 AB -本文R波的峰值间隔独立心房纤颤检测算法的基础上,分析心电图信号的同步特性的神经网络。首先,每个心跳的心电图信号的同步特性由递归构造复杂的网络。卷积神经网络是用来检测房颤复发的特征值分析复杂网络。最后,投票算法开发改善beat-wise心房纤颤的性能检测。MIT-BIH房颤数据库是用来评估该方法的性能。实验结果表明,敏感性、特异性和算法的精度可以达到94.28%,94.91%,和94.59%,分别。值得注意的是,该方法比传统算法更有效的个体变异问题心房纤维性颤动检测。SN - 1687 - 952 - 2019/8057820 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/8057820——摩根富林明——《概率论与数理统计PB - Hindawi KW - ER