作者：陶泳任,陈冠雄,沈海斌 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2014年第09期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2014090170 DOC编号：DOCCGQJ2014090179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 基于便携式传感器的模式识别在心电(ECG)监护领域具有广泛的应用前景，并且在心律不齐、心肌梗塞、心室肥大等心电的识别算法上都已有大量的研究与应用，但在心房肥大诊断上却未有模式识别相关的研究成果。心房肥大病症的心电数据量不足给研究造成重大障碍，部分分类器无法适应小样本训练下的分类。针对小样本训练进行研究，对比了不同分类方法，显示了基于统计模式识别的支持向量机(SVM)应用于心房肥大的应用潜力。另外，由于不同个体的心房肥大心电存在差异，在实际应用环境中，SVM存在无法良好泛化的问题，存在类别错分的医学风险。针对类别错分情况，采用分类器融合的方法改进分类器，提出了在SVM分类器输出端增加了拒绝域的分类器(SVM-R)的方法。实验结果表明：SVMR有较高的分类准确率与诊断可信度。

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