《表2 本文与其他相似研究的比较》

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《一种基于多层感知器的房颤心电图检测方法》

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为了研究单通道ECG数据的房颤现象，本研究选择开源的Physio Net/Computing in Cardiology Challenge2017训练集数据库[6]。数据采集仪器是Alive Cor单通道ECG记录仪，数据平均长度约30 s，采样率300 Hz，对每个信号都有专业病理标注，无R波位置标注。本研究选取正常集和房颤集作为研究，正常集包含5 076个ECG信号，房颤集有758个ECG信号，随机选取90%的房颤信号（682个）、并取相同数量的正常信号作为本研究的训练集，剩余的76个房颤信号、4 394个正常数据为测试集，用于验证识别算法的性能。经过训练学习后，MLP对房颤ECG信号的识别灵敏度为96.00%，特异性为84.18%，平均识别率为90.09%。表2是本研究与其他相似研究的结果比较。